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基于改进果蝇算法优化WKELM的医疗滚动轴承故障诊断技术研究
被引量：
3
1
作者
何成
刘长春
+3 位作者
吴涛
武洋
徐颖
陈童
《计算机测量与控制》
2019年第5期71-76,共6页
针对传统小波核极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)应用于医疗滚动轴承故障诊断中识别精度不高且训练速度慢的一系列问题的出现,并针对性的想出一种更好地对滚动转轴发生的故障进行识别的办法,通过对小波核极限学习机算法进行改...
针对传统小波核极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)应用于医疗滚动轴承故障诊断中识别精度不高且训练速度慢的一系列问题的出现,并针对性的想出一种更好地对滚动转轴发生的故障进行识别的办法,通过对小波核极限学习机算法进行改进的方法;该方法运用改进果蝇算法(LGMS-Fruit-flying Optimization Algorithm,LGMS-FOA)优化小波核极限学习机中的正则化系数和小波核函数中的参数;采用的方法是变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),通过这种方法能够对滚动轴承的故障信号分解为含有故障信息的各模态分量从而提取到故障特征;通过与其他三种算法的实验结果对比证明,基于LGMS-FOA-WKELM的滚动轴承故障诊断方法的识别精度更高且训练时间更短。
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关键词
医疗滚动轴承
故障诊断
VMD分解
lgms
-
foa
-
wkelm
算法
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职称材料
题名
基于改进果蝇算法优化WKELM的医疗滚动轴承故障诊断技术研究
被引量：
3
1
作者
何成
刘长春
吴涛
武洋
徐颖
陈童
机构
上海第二工业大学智能制造与控制工程学院
上海第二工业大学环境与材料工程学院
上海市第一人民医院
出处
《计算机测量与控制》
2019年第5期71-76,共6页
基金
上海第二工业大学研究生项目基金(EGD18YJ0003)
文摘
针对传统小波核极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)应用于医疗滚动轴承故障诊断中识别精度不高且训练速度慢的一系列问题的出现,并针对性的想出一种更好地对滚动转轴发生的故障进行识别的办法,通过对小波核极限学习机算法进行改进的方法;该方法运用改进果蝇算法(LGMS-Fruit-flying Optimization Algorithm,LGMS-FOA)优化小波核极限学习机中的正则化系数和小波核函数中的参数;采用的方法是变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),通过这种方法能够对滚动轴承的故障信号分解为含有故障信息的各模态分量从而提取到故障特征;通过与其他三种算法的实验结果对比证明,基于LGMS-FOA-WKELM的滚动轴承故障诊断方法的识别精度更高且训练时间更短。
关键词
医疗滚动轴承
故障诊断
VMD分解
lgms
-
foa
-
wkelm
算法
Keywords
medical rolling bearing
fault diagnosis
VMD decomposition
lgms
-
foa
-
wkelm
algorithm
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
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被引量
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1
基于改进果蝇算法优化WKELM的医疗滚动轴承故障诊断技术研究
何成
刘长春
吴涛
武洋
徐颖
陈童
《计算机测量与控制》
2019
3
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