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摘要:
电机作为一种重要的驱动设备,在工业生产中得到了广泛的应用.滚动轴承是电机最重要的部件之一,一旦发生故障,将严重影响生产过程.因此,对电机轴承故障进行诊断,对保证安全、正常生产具有重要意义.本文采用概率神经网络(PNN)实现了电机轴承的故障分类,针对作为概率神经网络最重要参数之一的平滑因子σ需要通过经验或不断尝试的方式人为设定的问题,提出了一种基于正弦余弦优化算法(SCA)的自适应概率神经网络(SPNN);针对同一个训练集和测试集,PNN会得到固定的识别结果,从而在一定程度上降低PNN泛化能力的问题,建立了利用SPNN作为弱分类器的基于AdaBoost的集成学习模型(ASPNN),采用输出概率线性组合的方式得到强分类器的输出结果;将ASPNN模型应用于电机轴承故障诊断,仿真结果表明,与PNN、SPNN和MSVM相比,本文方法在电机轴承故障诊断方面具有更好的性能.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于集成学习概率神经网络的电机轴承故障诊断
来源期刊 华东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 故障诊断 概率神经网络 正弦余弦算法 平滑因子 集成学习
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 信息科学与工程
研究方向 页码范围 68-76
页数 9页 分类号 TP183
字数 5478字 语种 中文
DOI 10.14135/j.cnki.1006-3080.20181206001
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 顾幸生 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室 258 2839 26.0 42.0
2 张习习 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
概率神经网络
正弦余弦算法
平滑因子
集成学习
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
华东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1006-3080
31-1691/TQ
16开
上海市梅陇路130号
4-382
1957
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
2
总被引数(次)
27146
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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