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基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
王普
温
峥
+1 位作者
高学金
温焕然
《噪声与振动控制》
CSCD
2018年第2期138-143,共6页
传统的旋转机械故障诊断存在需人工干预、诊断精度低等问题。为更好诊断旋转机械故障,提出基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法。首先在正常状态和转子不平衡、转子不对中、轴承座松动3种故障状态下采集旋转机械的振动信号,降噪后...
传统的旋转机械故障诊断存在需人工干预、诊断精度低等问题。为更好诊断旋转机械故障,提出基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法。首先在正常状态和转子不平衡、转子不对中、轴承座松动3种故障状态下采集旋转机械的振动信号,降噪后提取各频段小波能量作为故障特征,以此为基础建立基于核极限学习机的旋转机械故障诊断模型。在旋转机械故障模拟实验台上进行的应用实验表明,KELM方法比ELM有更高的稳定性,KELM的故障诊断准确率大于99%,诊断性能优于极限学习机和支持向量机。
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关键词
振动与波
旋转机械
故障诊断
核极限学习机
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职称材料
题名
基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
王普
温
峥
高学金
温焕然
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
数字社区教育部工程研究中心
城市轨道交通北京实验室
计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2018年第2期138-143,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61640312
61763037)
+1 种基金
北京市自然科学基金资助项目(4172007)
北京市教育委员会资助项目
文摘
传统的旋转机械故障诊断存在需人工干预、诊断精度低等问题。为更好诊断旋转机械故障,提出基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法。首先在正常状态和转子不平衡、转子不对中、轴承座松动3种故障状态下采集旋转机械的振动信号,降噪后提取各频段小波能量作为故障特征,以此为基础建立基于核极限学习机的旋转机械故障诊断模型。在旋转机械故障模拟实验台上进行的应用实验表明,KELM方法比ELM有更高的稳定性,KELM的故障诊断准确率大于99%,诊断性能优于极限学习机和支持向量机。
关键词
振动与波
旋转机械
故障诊断
核极限学习机
Keywords
vibration and wave
rotating machinery
fault diagnosis
kernel extreme learning machine(KELM)
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U666.162 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法
王普
温
峥
高学金
温焕然
《噪声与振动控制》
CSCD
2018
4
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