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基于ISCSO-VMD-GRU的带式输送机电动滚筒音频故障诊断
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作者 许南南 李敬兆 叶桐舟 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期51-56,共6页
针对带式输送机电动滚筒故障状态难以识别,造成诊断精度不高的问题,提出了一种改进沙猫群优化算法(ISCSO)、变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)相结合的带式输送机电动滚筒故障诊断模型。在沙猫优化算法(SCSO)中引入Logistic-tent混... 针对带式输送机电动滚筒故障状态难以识别,造成诊断精度不高的问题,提出了一种改进沙猫群优化算法(ISCSO)、变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)相结合的带式输送机电动滚筒故障诊断模型。在沙猫优化算法(SCSO)中引入Logistic-tent混沌映射、螺旋搜索、麻雀警戒机制改进算法。使用改进的SCSO优化VMD获得音频信号的固有模态函数(IMF)分量,再基于Pearson相关系数与复合缩放排列熵(CZPE)筛选并计算有效IMF分量的CZPE值进行特征重构,提升GRU的诊断精度。同时利用ISCSO算法对GRU网络参数进行优化。通过实验对比,结果表明ISCSO-VMD-GRU模型故障诊断准确率达到99.69%,相较于其他模型性能提升效果显著。 展开更多
关键词 变分模态分解 沙猫群算法 复合缩放排列熵 电动滚筒故障诊断 门控循环单元
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