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粒化幅值感知排列熵和WOA-SVM的滚动轴承故障诊断
被引量：
13
1
作者
葛红平
刘晓波
+1 位作者
黄朝晖
熊小明
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第4期101-108,160,共9页
为充分挖掘振动信号的特征信息进而提升诊断精度,提出一种将模糊信息粒化、幅值感知排列熵(AAPE)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)相结合的滚动轴承智能故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行模糊信息粒化处理,得到包含最小特征Low、平均...
为充分挖掘振动信号的特征信息进而提升诊断精度,提出一种将模糊信息粒化、幅值感知排列熵(AAPE)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)相结合的滚动轴承智能故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行模糊信息粒化处理,得到包含最小特征Low、平均特征R和最大特征Up的3组信息粒子;然后利用AAPE量化信息粒子的故障特征信息构建特征向量;最后建立WOA-SVM分类器诊断识别故障类型。采用滚动轴承不同工况下的实验数据进行算法验证,分析结果表明,所提方法不仅能够精准实现轴承故障类型及故障程度的综合辨识,而且故障识别率优于所对比方法。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
模糊信息粒化
幅值感知排列熵
鲸鱼优化支持向量机
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职称材料
题名
粒化幅值感知排列熵和WOA-SVM的滚动轴承故障诊断
被引量：
13
1
作者
葛红平
刘晓波
黄朝晖
熊小明
机构
南昌航空大学科技学院
南昌航空大学航空制造工程学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第4期101-108,160,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51365040)。
文摘
为充分挖掘振动信号的特征信息进而提升诊断精度,提出一种将模糊信息粒化、幅值感知排列熵(AAPE)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)相结合的滚动轴承智能故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行模糊信息粒化处理,得到包含最小特征Low、平均特征R和最大特征Up的3组信息粒子;然后利用AAPE量化信息粒子的故障特征信息构建特征向量;最后建立WOA-SVM分类器诊断识别故障类型。采用滚动轴承不同工况下的实验数据进行算法验证,分析结果表明,所提方法不仅能够精准实现轴承故障类型及故障程度的综合辨识,而且故障识别率优于所对比方法。
关键词
故障诊断
滚动轴承
模糊信息粒化
幅值感知排列熵
鲸鱼优化支持向量机
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
fuzzy information granulation
amplitude aware permutation entropy
support vector machine optimized by whale optimization algorithm
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒化幅值感知排列熵和WOA-SVM的滚动轴承故障诊断
葛红平
刘晓波
黄朝晖
熊小明
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021
13
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