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题名基于MFE与改进层次原型的轴承故障诊断方法
被引量：3
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作者
范瑞天
张纪平
杨永升
杜文华
王俊元
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机构
中北大学机械工程学院
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出处
《机械设计与制造工程》
2023年第3期92-96,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51905496)
山西省自然科学基金资助项目(201801D221237)。
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文摘
针对滚动轴承故障特征难以提取和故障特征分类困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)与改进层次原型分类器(IHP)的故障诊断方法。首先,利用多尺度模糊熵从滚动轴承不同状态下的振动信号中提取20种故障特征。其次,引入线性判别分析(LDA)对Hierarchical Prototype进行改进,从而提高故障分类精度。最后,结合多尺度模糊熵与改进层次原型分类器对故障特征进行分类。实验证明,提出的MFE与IHP能有效提取滚动轴承的故障特征,并实现高精度分类。相比于其他故障识别分类器,所提方法有更高的识别精度,分类精度达到了99.29%。
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关键词
多尺度模糊熵
线性判别分析
层次原型
故障诊断
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Keywords
multi-scale fuzzy entropy
linear discriminant analysis
hierarchical prototype
fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于改进VMD和HP的滚动轴承故障诊断方法
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作者
吕品德
齐明思
时彦浩
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机构
中北大学机械工程学院
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出处
《机械设计与制造工程》
2024年第2期93-99,共7页
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基金
国家自然科学基金(51905496)
山西省重点研发计划(202102020101015)
中北大学研究生科技立项(20221812)。
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文摘
针对滚动轴承振动信号存在非平稳性、非线性和故障特征难提取的情况,提出参数优化的变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)与层次原型(HP)相融合的滚动轴承故障诊断方法。首先,针对VMD分解层数和惩罚因子难以确定问题,引入鹈鹕优化算法(POA)对其自主寻优,以样本熵最小原则选择VMD分解仿真信号的敏感模态分量,对其进行包络谱分析。其次,利用MPE依次计算各敏感模态分量的多尺度排列熵值。最后,将其作为特征向量输入到HP中进行故障诊断。实验结果表明:所提出方法的整体准确率可保持在97.14%。
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关键词
变分模态分解
层次原型
多尺度排列熵
故障诊断
滚动轴承
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Keywords
VMD
HP
MPE
fault diagnosis
rolling bearing
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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