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基于VMD⁃ESA和IPOA⁃XGBOOST相结合的异步电机故障诊断
1
作者
高猛
曾宪文
《现代电子技术》
北大核心
2024年第2期115-120,共6页
为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得...
为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得到的本征模态分量(IMFs)的瞬时能量矩阵;然后用奇异值分解法(SVD)对得到的瞬时能量矩阵进行特征提取;最后,使用提取到的特征向量训练IPOA‐XGBOOST模型,得到异步电机的故障诊断准确率。另外,为了解决鹈鹕优化算法容易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,使用Circle映射改进鹈鹕优化算法。将改进的鹈鹕优化算法、遗传算法(GA)和鹈鹕优化算法进行寻优分析,实验结果表明,改进的鹈鹕优化算法的寻优效果最好。
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关键词
异步电机
故障诊断
鹈鹕优化算法
变分模态分解
包络谱分析法
瞬时能量矩阵
Circle映射
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题名
基于VMD⁃ESA和IPOA⁃XGBOOST相结合的异步电机故障诊断
1
作者
高猛
曾宪文
机构
上海电机学院电子信息学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第2期115-120,共6页
文摘
为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得到的本征模态分量(IMFs)的瞬时能量矩阵;然后用奇异值分解法(SVD)对得到的瞬时能量矩阵进行特征提取;最后,使用提取到的特征向量训练IPOA‐XGBOOST模型,得到异步电机的故障诊断准确率。另外,为了解决鹈鹕优化算法容易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,使用Circle映射改进鹈鹕优化算法。将改进的鹈鹕优化算法、遗传算法(GA)和鹈鹕优化算法进行寻优分析,实验结果表明,改进的鹈鹕优化算法的寻优效果最好。
关键词
异步电机
故障诊断
鹈鹕优化算法
变分模态分解
包络谱分析法
瞬时能量矩阵
Circle映射
Keywords
asynchronous motor
fault diagnosis
pelican optimization algorithm
variational mode decomposition
envelope spectrum analysis
instantaneous energy matrix
Circle mapping
分类号
TN876‐34 [电子电信—信息与通信工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于VMD⁃ESA和IPOA⁃XGBOOST相结合的异步电机故障诊断
高猛
曾宪文
《现代电子技术》
北大核心
2024
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