基于小波特征提取的GWO优化LSTM的故障诊断研究，以西储大学轴承故障数据为例
随着机械设备的普及和人们对设备安全性的关注增加，轴承故障诊断技术成为了一项重要的研究领域。轴承是机械设备中关键的运动部件之一，其故障可能导致设备的停机和损坏，因此早期故障诊断对设备的运行维护至关重要。然而，轴承振动信号具有复杂的非线性特征，传统的振动信号处理方法往往难以准确地提取故障特征。本文以西储大学轴承数据为例，研究一种基于小波特征提取的GWO优化LSTM的故障诊断方法。该方法能够有效地提取振动信号的特征，并通过LSTM模型进行故障诊断，从而实现对轴承故障的准确识别和预测。
在降噪后的振动信号中，利用时域和频域的特征对轴承故障进行描述。时域特征包括均值、方差、峰值等统计量，频域特征则通过快速傅里叶变换(FFT)获得。这些特征能够描述振动信号的时域和频域特性，为后续的故障诊断提供重要信息。
复杂的故障特征：轴承故障常伴随着振动信号的变化，这些变化包含丰富的信息，可以用于诊断和判断轴承的健康状态。然而，由于振动信号的非线性和复杂性，直接从原始信号中提取相关的特征并进行故障诊断是一项极具挑战性的任务。
小波包降噪的优势：小波包降噪方法通过将原始信号分解为多个子带，不同子带对应于不同频率的信号成分，从而可以有效地过滤掉噪声，提高信号与噪声的信噪比。小波包降噪方法相对于其他信号降噪方法具有更好的适应性和准确性，能够保留振动信号中的重要故障特征。
LSTM的优越性和GWO的优化：LSTM（长短期记忆）神经网络是一种特殊的循环神经网络，具有记忆和学习能力，适合于处理时间序列数据。它能够捕捉到振动信号中的时序信息，更好地描述信号的动态演化。同时，GWO（灰狼优化）