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基于稀疏自动编码器与FA-KELM的滚动轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
敦泊森
柳晨曦
王奉涛
《噪声与振动控制》
CSCD
2018年第A02期678-682,共5页
提取滚动轴承有效的故障特征参数是轴承故障诊断重要的组成部分,为改善核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)高维数据特征选取的问题,提出一种结合稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)与KELM的方法。首先,提取振动...
提取滚动轴承有效的故障特征参数是轴承故障诊断重要的组成部分,为改善核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)高维数据特征选取的问题,提出一种结合稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)与KELM的方法。首先,提取振动信号的时域、频域和时频域特征构成高维特征向量;其次,采用多层SAE融合高维特征来消除特征的冗余性;最后,采用融合后的特征训练KELM,得到故障诊断模型。针对KELM对参数敏感的缺陷,采用萤火虫算法(IF)进行参数优化。为评估方法有效性,采用实验数据进行测试,并与传统KELM方法进行比较,结果显示该方法具有更好准确性和稳定性。
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关键词
振动与波
滚动轴承
稀疏自动编码器
核极限学习机
特征提取
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职称材料
题名
基于稀疏自动编码器与FA-KELM的滚动轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
敦泊森
柳晨曦
王奉涛
机构
大连理工大学振动工程研究所
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2018年第A02期678-682,共5页
文摘
提取滚动轴承有效的故障特征参数是轴承故障诊断重要的组成部分,为改善核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)高维数据特征选取的问题,提出一种结合稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)与KELM的方法。首先,提取振动信号的时域、频域和时频域特征构成高维特征向量;其次,采用多层SAE融合高维特征来消除特征的冗余性;最后,采用融合后的特征训练KELM,得到故障诊断模型。针对KELM对参数敏感的缺陷,采用萤火虫算法(IF)进行参数优化。为评估方法有效性,采用实验数据进行测试,并与传统KELM方法进行比较,结果显示该方法具有更好准确性和稳定性。
关键词
振动与波
滚动轴承
稀疏自动编码器
核极限学习机
特征提取
Keywords
vibration and wave
rolling bearing
sparse auto-encoder
kernel extreme learning machine （KELM）
feature extraction
分类号
TQ050.2 [化学工程]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏自动编码器与FA-KELM的滚动轴承故障诊断
敦泊森
柳晨曦
王奉涛
《噪声与振动控制》
CSCD
2018
5
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参考文献
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