GWO-VMD-近似熵-极限学习机的轴承故障诊断软件，以西储大学轴承数据为例，采用MATLABAPP开发

采用灰狼算法优化VMD两个参数，以包络熵为最小适应度值，在最佳参数下提取采用近似熵指标提取西储大学轴承数据的特征向量，最后选用极限学习机ELM进行故障诊断。将以上程序集成在MATLABAPP进行开发。

首先是这个软件的各个界面展示。

软件启动界面：

这个软件分为VMD优化分解部分和极限学习机测试部分。

GWO-VMD优化分解界面

VMD优化分解部分包括VMD分解和VMD优化。

VMD分解部分，可以自行选择数据和自行设置不同的K值，采样点数，参数设置完毕后，会将不同k值下的中心频率计算得出。

GWO-VMD优化部分，会在显示框显示每次迭代寻优的最佳值，和最终的结果值。采用灰狼算法进行优化，适应度函数依旧是最小包络熵。 

然后手动设置优化VMD的参数，就会出现在最优K值下的VMD分解图和最优参数对应的中心能量，能量熵等参数指标。

 ELM故障诊断界面

 这部分还可以自己加载XLSX数据，进行模型的验证。

 诊断结果图和一些中间界面：

好啦，本次分享就到此结束啦。本代码完整版内会包含数据的源代码，和APP的代码，大家有需要的自行下载。

另外，执行此APP需要先对西储大学的数据进行处理，可以参考这篇文章。

(2条消息) 西储大学轴承数据处理--附MATLAB代码_今天吃饺子的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/woaipythonmeme/article/details/131214489?spm=1001.2014.3001.5501完整代码获取：下方卡片回复关键词：VMDAPP