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基于AOA优化SVM的轴承故障诊断方法研究
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作者 陈剑 杨惠杰 +3 位作者 季磊 徐庭亮 黄志 李雪原 《电子测量技术》 北大核心 2023年第15期165-169,共5页
为有效提高滚动轴承故障诊断准确率,提出了基于自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)气泡熵(BE)和支持向量机(SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先经CEEMDAN分解得到一系列本征模态函数(IMF)分量,然后筛选重要IMF分量计算其气泡熵值,构... 为有效提高滚动轴承故障诊断准确率,提出了基于自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)气泡熵(BE)和支持向量机(SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先经CEEMDAN分解得到一系列本征模态函数(IMF)分量,然后筛选重要IMF分量计算其气泡熵值,构建故障特征向量并输入到经算术优化算法(AOA)优化的SVM模型中进行训练和轴承故障分类。结果表明该方法识别准确率高达99.2%,相比GA-SVM准确率提升了2.8%,也能成功识别出滚动轴承单一故障与复合故障,可以用于轴承故障分类。 展开更多
关键词 自适应经验模态分解 气泡熵 支持向量机 故障诊断
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基于CEEMDAN样本熵与PNN的行星齿轮故障诊断 被引量：8
2
作者 徐晋宏 魏秀业 +2 位作者 贺妍 程海吉 张宁 《机床与液压》 北大核心 2021年第20期179-183,共5页
为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解。对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量。将特征... 为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解。对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量。将特征向量输入到概率神经网络系统中进行诊断,且与基于局域均值分解的样本熵特征提取方法的诊断结果进行对比。结果表明:利用CEEMDAN样本熵提取的特征值能更精准地反映系统的故障特性,故障诊断的正确率高。 展开更多
关键词 行星齿轮 自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN) 样本熵 概率神经网络(PNN)
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