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题名基于两阶段模糊认知图的滚动轴承故障诊断方法
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作者
曾祥菹
甘群丰
甘俊通
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机构
河源技师学院国家级曾祥菹技能大师工作室
吉林化工学院信息与控制工程学院
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第5期731-738,共8页
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基金
国家级技能大师工作室项目(人社部函[2019]197号)。
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文摘
针对传统模糊认知图(FCMs)时间序列分类算法存在的对噪声敏感性不足和决策过程不透明等问题,提出了一种两阶段模糊认知图的方法(TFCMs),对滚动轴承故障进行了诊断。首先,利用模糊C-mean算法,将二维空间中存在的时间序列映射到C维空间;然后,利用凸优化算法(CVX)快速、有效地从噪声数据中学习到FCMs模型;最后,利用粒子群算法(PSO)构建一个FCMs分类器对权重矩阵进行了有效的分类,并利用美国西储大学轴承数据集(CWRU)和时间序列分类基准数据对所提出的方法进行了验证。研究结果表明:凸优化算法对噪声数据特征的提取能力明显优于粒子群算法,在2个公开分类基准数据上的精度提高了4%;在2个轴承故障数据集中平均精度达到了99.5%以上;在对比实验中,TFCMs方法在数据集A和数据集B的精度分别提高了3.67%和2.36%,TFCMs方法优于现有的方法,更重要的是该方法的建模过程是透明且可解释的。
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关键词
轴承故障诊断
两阶段模糊认知图
时间序列分类
两阶段模型
粒子群算法
凸优化算法
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Keywords
bearing fault diagnosis
two-stage fuzzy cognitive maps(TFCMs)
time series classification
two-stage model
particle swarm optimization(PSO)
convex optimization algorithm(CVX)
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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