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基于多尺度排列熵和IWOA-SVM的滚动轴承故障诊断
1
作者
张炎亮
李营
《电子测量技术》
北大核心
2023年第19期29-34,共6页
针对滚动轴承信号表现出的非线性和非平稳性特征问题,合理的特征选择可提高故障诊断率,提出基于多尺度排列熵(MPE)与改进鲸鱼算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型。首先,通过变分模态分解(VMD)进行信号降噪预处理,计算多尺度...
针对滚动轴承信号表现出的非线性和非平稳性特征问题,合理的特征选择可提高故障诊断率,提出基于多尺度排列熵(MPE)与改进鲸鱼算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型。首先,通过变分模态分解(VMD)进行信号降噪预处理,计算多尺度排列熵进行信号特征重构;其次,引入惯性动态权重对鲸鱼算法进行改进,通过训练SVM参数,建立IWOA-SVM故障诊断模型;最后用美国凯斯西储大学轴承数据集进行仿真。结果表明,相较于多尺度熵,MPE可表征的故障特征信息更加丰富,故障识别率提高了2.1%;与同类优化算法相比,采用IWOA对SVM进行优化的故障诊断模型,收敛速度快、训练时间短、故障识别精度高,可对滚动轴承进行有效诊断。
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关键词
滚动轴承故障诊断
多尺度排列熵
惯性动态权重
改进鲸鱼优化算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于多尺度排列熵和IWOA-SVM的滚动轴承故障诊断
1
作者
张炎亮
李营
机构
郑州大学管理学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第19期29-34,共6页
基金
NSFC联合基金重大项目(U1904210)
河南省高等学校重点科研项目(23A630006)资助
文摘
针对滚动轴承信号表现出的非线性和非平稳性特征问题,合理的特征选择可提高故障诊断率,提出基于多尺度排列熵(MPE)与改进鲸鱼算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型。首先,通过变分模态分解(VMD)进行信号降噪预处理,计算多尺度排列熵进行信号特征重构;其次,引入惯性动态权重对鲸鱼算法进行改进,通过训练SVM参数,建立IWOA-SVM故障诊断模型;最后用美国凯斯西储大学轴承数据集进行仿真。结果表明,相较于多尺度熵,MPE可表征的故障特征信息更加丰富,故障识别率提高了2.1%;与同类优化算法相比,采用IWOA对SVM进行优化的故障诊断模型,收敛速度快、训练时间短、故障识别精度高,可对滚动轴承进行有效诊断。
关键词
滚动轴承故障诊断
多尺度排列熵
惯性动态权重
改进鲸鱼优化算法
支持向量机
Keywords
rolling bearing fault diagnosis
multi-scale permutation entropy
inertia dynamic weight
improved whale optimization algorithm
support vector machine
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度排列熵和IWOA-SVM的滚动轴承故障诊断
张炎亮
李营
《电子测量技术》
北大核心
2023
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