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摘要:
针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法.利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集.应用监督等度规映射(S-Isomap)算法进行有效的二次特征提取.采用天牛须搜索优化支持向量机(BAS-SVM)诊断识别故障类型.将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明:GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型.
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文献信息
篇名 广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 广义复合多尺度加权排列熵 支持向量机 等度规映射 滚动轴承 故障诊断
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 机械基础工程
研究方向 页码范围 147-155
页数 9页 分类号 TH165.3|TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2021.02.004
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研究主题发展历程
节点文献
广义复合多尺度加权排列熵
支持向量机
等度规映射
滚动轴承
故障诊断
研究起点
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期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
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