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基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究
基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究
作者:
姬晓飞
曹江涛
梁治华
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
集合经验模态分解
布谷鸟搜索
支持向量机
故障诊断
摘要:
针对数据驱动的滚动轴承故障诊断大多采用支持向量机进行分类,而传统支持向量机的分类方法容易陷入局部最优,无法准确进行故障诊断的问题,对滚动轴承振动信号的特征选择和支持向量机的优化方法进行了研究.分析了粒子群算法优化支持向量机和遗传算法优化支持向量机的不足;基于莱维飞行的布谷鸟搜索算法,引入了一种对支持向量机的参数进行寻优的方法,用于提高滚动轴承故障诊断的识别准确率;该方法首先使用集合经验模态分解对信号数据进行了处理,然后计算本征模态函数的均方根作为特征向量,输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机;最后进行了训练和测试.研究结果表明:利用该方法对实测信号进行分析和诊断,可以准确地识别故障发生的位置以及严重程度;通过与传统优化方法进行对比,验证了该算法的优越性.
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混沌振子
符号序列统计
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故障诊断
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文献信息
篇名
基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究
来源期刊
机电工程
学科
工学
关键词
集合经验模态分解
布谷鸟搜索
支持向量机
故障诊断
年,卷(期)
2019,(6)
所属期刊栏目
机械、仪表技术
研究方向
页码范围
622-627
页数
6页
分类号
TH133.33|TP29
字数
5063字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-4551.2019.06.013
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
姬晓飞
沈阳航空航天大学自动化学院
46
256
9.0
13.0
2
曹江涛
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
69
335
9.0
13.0
3
梁治华
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
1
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引证文献(2)
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2020(4)
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节点文献
集合经验模态分解
布谷鸟搜索
支持向量机
故障诊断
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
机电工程
主办单位:
浙江大学
浙江省机电集团有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-4551
CN:
33-1088/TM
开本:
大16开
出版地:
浙江省杭州市大学路高官弄9号
邮发代号:
32-68
创刊时间:
1971
语种:
chi
出版文献量(篇)
6489
总下载数(次)
9
总被引数(次)
41536
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