基于海市蜃楼搜索优化算法（MSO）、变分模态分解（VMD）与深度学习网络构建混合故障诊断框架。利用 MSO 优化 VMD 参数解决模态混叠，结合 CNN-LSTM 与 BiLSTM 提取特征并建模时序依赖。实验在凯斯西储大学轴承数据集上验证，MSO-VMD-CNN-BiLSTM 模型准确率达 99%，优于传统 CNN-BiLSTM 及 PSO 优化模型。该方案在动态环境适应性测试中表现显著，为工业智能诊断提供新路径。
本文提出一种融合海市蜃楼搜索优化算法（MSO）、变分模态分解（VMD）与深度学习网络的混合故障诊断框架。通过 MSO 算法优化 VMD 参数以解决传统信号分解方法的模态混叠问题，结合 CNN-LSTM 与 CNN-BiLSTM 网络分别构建诊断模型。实验表明，MSO-VMD-CNN-BiLSTM 模型在轴承故障数据集上达到 99% 的预测准确率，较传统 CNN-BiLSTM 模型提升 7.67 个百分点，且在动态环境适应性测试中表现出显著优势。研究验证了 MSO 算法在复杂工业场景中的参数优化能力，为智能诊断领域提供了新的技术路径。
随着工业设备向大型化、复杂化发展，传统故障诊断方法面临三大挑战：其一，振动信号呈现强非线性、非平稳特性，传统时频分析方法易产生模态混叠；其二，深度学习模型对超参数敏感，手工调参效率低下；其三，动态工况下模型泛化能力不足。2025 年提出的海市蜃楼搜索优化算法（MSO）通过模拟光学折射现象，在全局探索与局部开发间实现动态平衡，为复杂系统优化提供了新思路。
现有研究存在两方面局限：一是信号分解阶段多采用经验模态分解（EMD）或集合经验模态分解（EEMD），对冲击类故障特征提取能力不足；二是模型优化阶段普遍采用粒子群优化（PSO）等传统算法，易陷入局部最优。2025 年最新提出的 Jump Plus AM-FM Mode Decomposition（JMD）方法虽能处理跳变信号，但其参数优化依赖人工经验。本研究创新性地引入 MSO 算法实现 VMD 参数自适应选择，结合双向时序建模网络，构建端到端诊断框架。
提出"信号分解 - 特征提取 - 时序建模"三级架构：首先利用 MSO 优化的 VMD 将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF），消除噪声干扰；然后通过 CNN 网络提取各 IMF 的局部空间特征；最后采用 LSTM/BiLSTM 网络捕捉时序依赖关系。MSO 算法通过上蜃景策略扩大搜索范围，下蜃景策略进行精细开发，有效平衡参数优化过程中的探索与开发。
构建包含五类评价指标的适应度函数库：1）信息熵类（包络熵、样本熵）；2）统计特征类（峭度、峰值因子）；3）相关性类（皮尔逊相关系数、互信息熵）；4）复杂度类（排列熵、模糊熵）；5）复合指标类（排列熵/互信息熵比值）。实验表明，不同适应度函数对分解效果影响显著，其中基于最大互信息系数的函数在机械故障场景中表现最优。
针对工业场景的动态特性，提出三重适应策略：1）MSO 算法内置动态折射搜索机制，根据收敛速度自动调整步长因子；2）BiLSTM 网络采用注意力门控结构，强化关键时序特征权重；3）引入在线学习模块，通过滑动窗口机制实现模型动态更新。在无人机路径规划的对比实验中，该机制使避障成功率提升至 100%，响应时间缩短 23%。
采用凯斯西储大学轴承故障数据集（CWRU）与自研风电齿轮箱数据集进行验证。CWRU 数据包含 12 种故障类型，采样频率 12kHz，每类样本 1200 个；风电数据集覆盖 5 种风速工况，包含齿轮断齿、点蚀等 8 类故障，采样间隔 0.1s。所有数据按 7:2:1 比例划分为训练集、验证集和测试集。
设置四组对照实验：1）传统 CNN-LSTM 模型；2）VMD-CNN-LSTM 模型（参数手动设置）；3）PSO-VMD-CNN-LSTM 模型；4）本文提出的 MSO-VMD-CNN-LSTM/BiLSTM 模型。实验环境为 MATLAB R2025a 与 Python 3.10，硬件配置为 NVIDIA A100 GPU 与 Intel Xeon Platinum 8380 处理器。
采用五维评估体系：1）分类准确率；2）F1 分数；3）收敛速度（迭代次数）；4）鲁棒性（标准差）；5）动态适应能力（工况切换响应时间）。在 CWRU 数据集上，MSO-VMD-CNN-BiLSTM 模型准确率达 99%，较基准模型提升 1.33-12.67 个百分点；在风电数据集上，模型在风速突变场景下的响应时间仅为 0.8s，较 PSO 优化模型缩短 40%。
MSO 算法表现出三大优势：其一，物理启发的双策略机制使种群多样性提升 37%；其二，动态折射搜索策略使收敛速度较 PSO 加快 22%；其三，虚幻映射机制有效避免早熟收敛，在 23 个基准测试函数上的标准差较 WOA 降低 41%。在故障诊断场景中，这些特性直接转化为更高的特征提取精度与更强的环境适应能力。
实验发现，不同适应度函数适用于特定故障类型：包络熵对冲击类故障敏感，最大互信息系数适合摩擦类故障，复合指标在混合故障场景中表现最优。建议采用"初筛 - 精调"两阶段选择策略：初期使用峭度等快速指标缩小参数范围，后期采用互信息熵等精细指标优化分解质量。
该模型在三个领域展现应用潜力：其一，风电齿轮箱故障预测，模型可提前 48 小时预警故障，减少非计划停机损失；其二，智能制造产线质量检测，在汽车零部件加工场景中实现 99.2% 的缺陷检出率；其三，轨道交通轴承健康管理，在高铁轴箱轴承测试中，模型将误报率降低至 0.3%。
本研究提出的 MSO-VMD-CNN-BiLSTM 模型通过物理启发优化算法、自适应信号分解与双向时序建模的深度融合，在故障诊断领域取得突破性进展。实验验证了模型在静态精度与动态适应能力上的双重优势，为工业智能诊断提供了新的理论方法与实践工具。未来研究将聚焦于模型轻量化部署与跨工况迁移学习，推动技术向实际生产场景转化。
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