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基于自适应噪声参数优化ELMD的行星齿轮箱故障诊断研究
被引量：
9
1
作者
王朝阁
李宏坤
+1 位作者
杨蕊
任学平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期60-69,共10页
针对总体局部平均分解(ELMD)中添加白噪声的振幅和集成次数两个关键参数设置依赖使用者经验,以及添加噪声后在信号重构过程中存在残余噪声污染和运算量大的问题,提出一种自适应噪声参数优化的总体局部均值分解(APOELMD)方法。该方法在...
针对总体局部平均分解(ELMD)中添加白噪声的振幅和集成次数两个关键参数设置依赖使用者经验,以及添加噪声后在信号重构过程中存在残余噪声污染和运算量大的问题,提出一种自适应噪声参数优化的总体局部均值分解(APOELMD)方法。该方法在局部均值分解(LMD)过程中添加成对高频正负白噪声,噪声的幅值和集成次数分别固定为0.01 SD(SD为原始信号的标准差)和2;不断地改变白噪声的上限频率,利用相对均方根误差这一指标来自适应地选取白噪声的最佳上限频率;白噪声的最佳上限频率确定之后,APOELMD方法即可实现最理想的分解效果。仿真实验结果表明,该方法显著提升了ELMD的性能,提高了诊断效率;将该方法应用于行星轮箱故障诊断中,能够精确提取故障特征信息,实现了对行星齿轮箱局部损伤故障的准确判别。
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关键词
总体
局部
均值
分解
(
elmd
)
噪声最佳上限频率
参数优化
行星齿轮箱
特征提取
下载PDF
职称材料
大坝变形多尺度分析ELMD-LSSVM预测模型
被引量：
3
2
作者
王奉伟
周昀琦
+1 位作者
周世健
罗亦泳
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第12期1475-1479,共5页
针对局部均值分解LMD实现过程中存在的模式混淆现象,利用局部均值分解的原理,提出一种结合总体局部均值分解(ELMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)方法的多尺度大坝变形预测模型.利用ELMD方法对大坝变形序列进行分解,得到其PF分量,利用最...
针对局部均值分解LMD实现过程中存在的模式混淆现象,利用局部均值分解的原理,提出一种结合总体局部均值分解(ELMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)方法的多尺度大坝变形预测模型.利用ELMD方法对大坝变形序列进行分解,得到其PF分量,利用最小二乘支持向量机进行外推预测,再把各PF分量的预测结果进行叠加重构,得到大坝变形预测值.通过实例验证分析,比较多元回归分析、LSSVM和ELMD-LSSVM三种模型在大坝变形监测数据处理中的拟合和预测结果.研究结果表明:ELMD-LSSVM方法能够减弱模态混叠现象的影响,充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,为大坝变形多尺度预测分析奠定较好的基础.
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关键词
总体
局部
均值
分解
elmd
最小二乘支持向量机LSSVM
多尺度
变形分析
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职称材料
题名
基于自适应噪声参数优化ELMD的行星齿轮箱故障诊断研究
被引量：
9
1
作者
王朝阁
李宏坤
杨蕊
任学平
机构
大连理工大学机械工程学院
内蒙古科技大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期60-69,共10页
基金
国家自然科学基金(51575075,51175057)。
文摘
针对总体局部平均分解(ELMD)中添加白噪声的振幅和集成次数两个关键参数设置依赖使用者经验,以及添加噪声后在信号重构过程中存在残余噪声污染和运算量大的问题,提出一种自适应噪声参数优化的总体局部均值分解(APOELMD)方法。该方法在局部均值分解(LMD)过程中添加成对高频正负白噪声,噪声的幅值和集成次数分别固定为0.01 SD(SD为原始信号的标准差)和2;不断地改变白噪声的上限频率,利用相对均方根误差这一指标来自适应地选取白噪声的最佳上限频率;白噪声的最佳上限频率确定之后,APOELMD方法即可实现最理想的分解效果。仿真实验结果表明,该方法显著提升了ELMD的性能,提高了诊断效率;将该方法应用于行星轮箱故障诊断中,能够精确提取故障特征信息,实现了对行星齿轮箱局部损伤故障的准确判别。
关键词
总体
局部
均值
分解
(
elmd
)
噪声最佳上限频率
参数优化
行星齿轮箱
特征提取
Keywords
ensemble local mean decomposition(
elmd
)
optimal upper limit frequency of white noise
parameter optimization
planetary gearbox
feature extraction
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TH165.3
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职称材料
题名
大坝变形多尺度分析ELMD-LSSVM预测模型
被引量：
3
2
作者
王奉伟
周昀琦
周世健
罗亦泳
机构
东华理工大学测绘工程学院
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
香港理工大学土地测量与地理资讯系
南昌航空大学
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第12期1475-1479,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41374007)
江西省自然科学基金项目(20151BAB213031)
测绘地理信息江西省研究生创新教育基地项目(2310700008)
文摘
针对局部均值分解LMD实现过程中存在的模式混淆现象,利用局部均值分解的原理,提出一种结合总体局部均值分解(ELMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)方法的多尺度大坝变形预测模型.利用ELMD方法对大坝变形序列进行分解,得到其PF分量,利用最小二乘支持向量机进行外推预测,再把各PF分量的预测结果进行叠加重构,得到大坝变形预测值.通过实例验证分析,比较多元回归分析、LSSVM和ELMD-LSSVM三种模型在大坝变形监测数据处理中的拟合和预测结果.研究结果表明:ELMD-LSSVM方法能够减弱模态混叠现象的影响,充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,为大坝变形多尺度预测分析奠定较好的基础.
关键词
总体
局部
均值
分解
elmd
最小二乘支持向量机LSSVM
多尺度
变形分析
Keywords
ensemble local mean decomposition
least squares support vector machine
multi-scale
deformation observation
分类号
TV321 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应噪声参数优化ELMD的行星齿轮箱故障诊断研究
王朝阁
李宏坤
杨蕊
任学平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
2
大坝变形多尺度分析ELMD-LSSVM预测模型
王奉伟
周昀琦
周世健
罗亦泳
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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