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基于改进FSVM的旋转机械故障诊断算法
基于改进FSVM的旋转机械故障诊断算法
作者:
亢太体
刘志峰
杨建武
谷力超
赵成斌
高亚举
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
旋转机械
故障诊断
模糊隶属度
模糊支持向量机
摘要:
针对旋转机械故障诊断中采集到的振动信号存在强烈噪声及野值干扰,故障特征提取后,利用传统的支持向量机( support vector machine,SVM)进行模式识别会造成最优超平面的模糊性,影响分类效果,引入模糊C均值聚类算法( fuzzy C-means,FCM)与支持向量机结合进行故障诊断. FCM用来求解样本模糊隶属度,但其迭代求解聚类中心及样本模糊隶属度矩阵时容易陷入局部最优,而粒子群算法( particle swarm optimization,PSO)具有全局优化搜索的优点. 基于此,提出了基于改进模糊支持向量机( fuzzy support vector machine,FSVM)的旋转机械故障诊断算法. 首先,利用经验模态分解( empirical mode decomposition, EMD)提取故障信号的能量特征指标;然后,由PSO优化FCM求解样本的模糊隶属度;最后,将模糊隶属度引入SVM,构建改进的模糊支持向量机模型,并实现故障判别. 实验结果表明:改进的FSVM比传统的FSVM算法有更好的抗造性能以及分类效果.
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基于MCKD和包络谱的旋转机械故障诊断方法
旋转机械故障诊断
最大相关峭度解卷积
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最小熵解卷积
基于LabVIEW和BP神经网络的旋转机械故障诊断研究
旋转机械
LabVIEW
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故障诊断
内容分析
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于改进FSVM的旋转机械故障诊断算法
来源期刊
北京工业大学学报
学科
交通运输
关键词
旋转机械
故障诊断
模糊隶属度
模糊支持向量机
年,卷(期)
2015,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1711-1717
页数
7页
分类号
U461|TP308
字数
4148字
语种
中文
DOI
10.11936/bjutxb2015050112
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘志峰
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
110
887
16.0
26.0
2
杨建武
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
60
595
12.0
21.0
3
亢太体
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
2
19
2.0
2.0
4
赵成斌
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
2
19
2.0
2.0
5
谷力超
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
2
19
2.0
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高亚举
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
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研究主题发展历程
节点文献
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故障诊断
模糊隶属度
模糊支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京工业大学学报
主办单位:
北京工业大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-0037
CN:
11-2286/T
开本:
大16开
出版地:
北京市朝阳区平乐园100号
邮发代号:
2-86
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40595
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