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大型矿用挖掘机常在复杂多变工况下运行，使传动系统易受非平稳振动信号、显著环境噪声和微弱早期故障特征影响。为应对这些挑战，研究人员提出一种融合振动信号处理、改进灰狼优化算法（IGWO）和长短期记忆（LSTM）网络的故障诊断方法。首先，采用完全集合经验模态分解自适
大型矿用挖掘机常在复杂多变工况下运行，使传动系统易受非平稳振动信号、显著环境噪声和微弱早期故障特征影响。为应对这些挑战，研究人员提出一种融合振动信号处理、改进灰狼优化算法（IGWO）和长短期记忆（LSTM）网络的故障诊断方法。首先，采用完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）方法对原始振动信号进行分解。随后，采用基于Pearson相关系数和Shannon熵的混合筛选策略识别信息性本征模态函数并重构振动信号，从而抑制噪声并增强故障相关特征。进一步，通过引入自适应收敛因子调整机制和位置更新动态加权策略，构建改进灰狼优化算法（IGWO），提高算法的全局探索能力和局部开发精度。IGWO算法进一步用于优化LSTM网络的关键参数，形成CEEMDAN–IGWO–LSTM故障诊断模型，用于识别传动系统不同运行和故障状态。实验结果表明，所提去噪方法在保留和增强故障相关振动特征方面优于移动平均滤波和最小均方（LMS）算法。优化后的LSTM模型在四个测试数据集上的平均诊断准确率分别为96.87%、97.86%、96.79%和96.67%，较未优化的一维LSTM模型分别提高10.17、5.26、6.99和9.07个百分点。此外，与基于深度学习的VMD–DBN方法相比，所提方法诊断准确率进一步提高2.21%。结果表明，所提方法能够有效提高故障诊断的准确性和鲁棒性，为大型矿用挖掘机传动系统状态监测和预测性维护提供可靠技术基础。
大型矿用挖掘机工况复杂多变，传动系统作为关键部件，一旦发生故障会直接影响设备运行。现代故障诊断技术已形成噪声分析、振动监测、扭振分析、油液分析、声发射以及温度和能耗监测等方法，其中振动诊断应用广泛且有效。齿轮箱内齿轮、轴承和轴等部件在运行中产生特征振动，通过采集和分析振动信号可判断运行状态。然而，重型矿山设备运行环境恶劣、背景噪声严重，齿轮传动系统结构复杂、振动信号传递路径多样，使振动信号成分高度复杂；在井下综采工作面，传感器采集信号受复杂背景噪声严重污染，有效振动信号易被强环境噪声掩盖，齿轮传动系统振动激励主要体现在径向和轴向，箱体内润滑油及基座传递振动还会引入额外噪声干扰。现有CEEMDAN单独使用时，分解结果受噪声幅值、集成规模、停止准则等参数影响，部分本征模态函数（IMF，信号分解分量）可能同时包含故障冲击和噪声；常规基于相关系数、能量或人工经验阈值的模态筛选依赖先验经验，在不同转速、载荷和噪声条件下稳定性不足。标准灰狼优化算法（GWO，群智能优化算法）存在种群多样性差、后期收敛慢、易陷入局部最优等问题。传统LSTM网络（长短期记忆网络，一种循环神经网络）的超参数多依赖人工经验，学习率、隐藏单元数、批大小和时间步长等会显著影响收敛与分类性能，在噪声、类间差异小或工况变化时可能出现收敛慢、局部最优、过拟合或不同故障类别识别能力不均衡。基于此，研究人员围绕三个问题开展研究：从含环境噪声和运行冲击的原始振动信号中提取与早期故障有关的有效成分；在不同载荷和运行工况下建立具有良好泛化的故障分类模型；降低LSTM关键参数对人工经验的依赖，提高收敛和分类稳定性。研究人员提出CEEMDAN–IGWO–LSTM故障诊断方法，通过信号分解与混合筛选重构、IGWO优化LSTM关键参数，实现传动系统不同运行和故障状态识别。结果表明该方法能有效提高故障诊断准确性和鲁棒性，为大型矿用挖掘机传动系统状态监测和预测性维护提供技术基础。需要指出，现有数据集包含健康和故障工况标记样本，但未提供完整运行至失效退化轨迹，因此实验验证的是故障状态分类，而非失效时间预测或完全验证的早期故障诊断；连续退化标签缺失也限制预警提前时间的直接估计。
关键技术方法（不超过250字）：采用完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）分解原始振动信号；以Pearson相关系数与Shannon熵混合筛选本征模态函数（IMF）并重构信号；构建改进灰狼优化算法（IGWO），引入混沌映射种群初始化、象限椭圆收敛参数更新和自适应动态权重位置更新；以验证集分类误差为适应度，用IGWO优化长短期记忆网络（LSTM）的学习率、隐藏神经元数、批大小和时间步长，并提取时频统计特征作为输入。样本来自实验室自建齿轮传动系统在线监测试验台（非真实矿用挖掘机），由磁粉制动器模拟负载，三轴振动传感器径向采集，转速1400 r/min、采样频率2000 Hz；每类1000个样本、每样本1024点，按70%/15%/15%划分训练、验证和测试集。
4 改进灰狼算法测试：通过6个基准函数比较IGWO与GWO、粒子群优化（PSO，群智能优化算法）和教与学优化（TLBO，群智能优化算法），得出IGWO在F1、F2、F3和F6上以最少迭代达到最优收敛精度，在F4上收敛最快但精度略逊于PSO，在F5上TLBO精度最高而IGWO表现一般；总体上IGWO平均收敛精度较高、结果标准差较小，表明三项改进提升了GWO的全局优化能力和鲁棒性。
5.1 实验平台介绍：研究人员在实验室自建齿轮传动系统在线监测试验台上采集健康、轻微磨损、严重磨损和失效四阶段振动数据；磁粉制动器提供可调模拟负载，三轴振动传感器径向安装；实验条件为恒定载荷、转速1400 r/min、采样频率2000 Hz。每类1000个样本、每样本1024点，按70%/15%/15%划分。通过该平台建立可重复实验条件，为后续去噪和分类验证提供数据基础；但该数据集只验证故障状态分类，不涉及失效时间预测或完全验证的早期故障诊断。
5.2 振动信号去噪：通过CEEMDAN分解、Pearson相关系数筛选和Shannon熵二次筛选，得出IMF1–IMF4及IMF15–IMF20与原始信号相关系数低于0.1而被丢弃，剩余IMF中选取熵最低的四个IMF（原IMF5、IMF6、IMF13、IMF14）重构后，背景噪声显著降低且传动系统振动信息基本保留。与移动平均滤波和LMS比较，所提方法信噪比（SNR）为16.38 dB、SNR提升10.58 dB、均方根误差（RMSE）为0.052、相关系数为0.962、频谱能量保留97.30%、峭度偏差6.40%、熵偏差4.10%，优于移动平均和LMS（SNR提升分别为4.92 dB和6.66 dB）。结论是CEEMDAN方法在噪声抑制与故障相关特征保留之间平衡更好。
5.3 故障识别实验：通过四类数据集测试、消融实验和对比实验，得出优化LSTM平均诊断准确率分别为96.87%、97.86%、96.79%和96.67%，较未优化一维LSTM分别提高10.17、5.26、6.99和9.07个百分点，平均提高约7.87%；Normal和Failure的F1-score高于94%，Minor wear and tear为84.62%、Severe wear and tear为83.02%，主要混淆发生在两类磨损；宏平均精确率89.43%、召回率89.12%、F1-score 89.21%，平衡准确率89.12%。消融显示CEEMDAN单独提升约4.87个百分点（84.0%到88.87%），IGWO单独提升约3.25个百分点（84.0%到87.25%），二者组合平均准确率96.74%，表明预处理与优化具有互补作用。与支持向量机与K近邻组合（SVM+KNN）、变分模态分解与Hjorth参数组合（VMD+Hjorth）、深度小波自编码器与极限学习机（DWAE+ELM）、深度强化学习（DRL）、变分模态分解与深度信念网络（VMD–DBN）比较，所提方法更优，较VMD–DBN提高2.21%。结论是该方法提高了诊断准确性和模型稳定性、泛化能力。
5.4 实际适用性与局限：通过在线流程时间估算，得出处理约4096点振动信号段每段约需0.2–2.0 s，其中CEEMDAN最耗时约0.1–1.5 s，特征提取约0.01–0.1 s，LSTM推理小于0.01 s；IGWO和LSTM训练离线完成。优点是在本研究工况和中等传感器噪声下诊断性能较稳定；局限是CEEMDAN计算成本高于简单滤波，更适合工业计算机、边缘计算平台或远程监控服务器，而非资源受限嵌入式系统；未来可通过减少CEEMDAN集成次数、限制保留IMF数量和发展轻量预处理与分类模块降低推理时间。上述时间为近似估计而非实测结果。
讨论部分总结：原文强调所提方法在噪声抑制、特征保留和分类准确性方面具有优势，但CEEMDAN计算成本构成工程部署限制，需面向工业计算机、边缘计算平台或远程监控服务器部署，并通过轻量化预处理和分类模块降低在线推理时间。研究结论翻译：为解决大型矿山机械运维智能化程度低和自动化不足问题，本文提出一种基于增强灰狼优化算法优化的增强长短期记忆（LSTM）神经网络的故障诊断模型。首先，通过齿轮传动系统在线监测试验台获取在役传动系统振动信号。随后，采用完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）算法对原始振动信号进行去噪和分解，对比分析显示该算法在去噪性能上较移动平均滤波和最小均方（LMS）算法具有显著优势。然后提取关键判别特征作为增强LSTM神经网络模型的输入参数。系统分析和验证增强前后模型的诊断性能，实验结果表明增强模型平均诊断准确率达到96.74%。与经典机器学习方法——支持向量机与K近邻组合（SVM+KNN）和变分模态分解与Hjorth参数组合（VMD+Hjorth）——相比，所提方法诊断准确率分别提高3.49%和3.1%。它还优于深度小波自编码器与极限学习机（DWAE+ELM）和深度强化学习（DRL）等先进机器学习方法，故障诊断准确率分别提高1.41%和2.53%。与基于深度学习的变分模态分解与深度信念网络（VMD–DBN）方法相比，所提方法诊断准确率进一步提高2.21%。
