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基于CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM的机载燃油泵故障辨识
1
作者
刘军龙
俞凯耀
张相春
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第10期1616-1623,共8页
针对机载燃油泵振动信号的有效分量相互耦合、故障特征提取困难,进而导致故障识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、多尺度波动散布熵(MFDE)和哈里斯鹰算法(HHO)优化支持向量机(SVM)的机载燃油泵故...
针对机载燃油泵振动信号的有效分量相互耦合、故障特征提取困难,进而导致故障识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、多尺度波动散布熵(MFDE)和哈里斯鹰算法(HHO)优化支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障辨识方法(CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM)。首先,采用CEEMDAN方法对机载燃油泵振动信号进行了自适应分解,生成了一组从低频到高频分布的本征模态函数(IMF),并选择包含冲击信息较多的IMF分量进行了信号重构,得到了噪声含量较低的信号;然后,采用MFDE方法计算了低噪信号的熵值,构造了表征样本故障属性的特征矩阵;最后,采用HHO算法对SVM的关键参数进行了优化,以构造基于HHO-SVM模型的多故障分类器,对机载燃油泵的故障进行了辨识;基于实测机载燃油泵故障数据集,将CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM方法与其他组合方法进行了对比分析。研究结果表明:该故障辨识模型的故障分类准确率达到了100%,在信号处理、熵值特征提取和分类器方面都优于其他对比方法;该模型不仅具有更高的分类准确率,而且具有更优异的效率,后续可以将其推广到其他机械设备的故障辨识中。
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关键词
泵
故障识别准确率
自适应噪声完备经验模态分解
多尺度波动散布熵
哈里斯鹰优化
支持向量机
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM的机载燃油泵故障辨识
1
作者
刘军龙
俞凯耀
张相春
机构
遵义师范学院资源与环境学院
浙江国际海运职业技术学院海洋装备工程学院
遵义师范学院生物与农业科技学院(食品科技学院)
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第10期1616-1623,共8页
基金
浙江省高等教育研究项目(KT2022324)
遵义师范学院博士基金资助项目(遵师BS〔2018〕14号)。
文摘
针对机载燃油泵振动信号的有效分量相互耦合、故障特征提取困难,进而导致故障识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、多尺度波动散布熵(MFDE)和哈里斯鹰算法(HHO)优化支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障辨识方法(CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM)。首先,采用CEEMDAN方法对机载燃油泵振动信号进行了自适应分解,生成了一组从低频到高频分布的本征模态函数(IMF),并选择包含冲击信息较多的IMF分量进行了信号重构,得到了噪声含量较低的信号;然后,采用MFDE方法计算了低噪信号的熵值,构造了表征样本故障属性的特征矩阵;最后,采用HHO算法对SVM的关键参数进行了优化,以构造基于HHO-SVM模型的多故障分类器,对机载燃油泵的故障进行了辨识;基于实测机载燃油泵故障数据集,将CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM方法与其他组合方法进行了对比分析。研究结果表明:该故障辨识模型的故障分类准确率达到了100%,在信号处理、熵值特征提取和分类器方面都优于其他对比方法;该模型不仅具有更高的分类准确率,而且具有更优异的效率,后续可以将其推广到其他机械设备的故障辨识中。
关键词
泵
故障识别准确率
自适应噪声完备经验模态分解
多尺度波动散布熵
哈里斯鹰优化
支持向量机
Keywords
pump
fault identification accuracy
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
multi-scale
fluctuation
dispersion
entropy
(
mfde
)
Harris hawk optimization(HHO)
support vector machine(SVM)
分类号
TH3 [机械工程—机械制造及自动化]
V228.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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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CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM的机载燃油泵故障辨识
刘军龙
俞凯耀
张相春
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
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职称材料
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