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基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承故障诊断研究
被引量：
5
1
作者
董程阳
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第6期806-812,共7页
针对电机轴承故障诊断过程中,存在种种困难的问题,提出了一种基于多特征融合(MFF)与改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的电机轴承状态诊断方法。首先,利用Sobol序列去初始化算法种群,在算法种群搜索过程中加入了莱...
针对电机轴承故障诊断过程中,存在种种困难的问题,提出了一种基于多特征融合(MFF)与改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的电机轴承状态诊断方法。首先,利用Sobol序列去初始化算法种群,在算法种群搜索过程中加入了莱维飞行策略,并在WOA算法位置更新公式中添加了惯性权重;然后,提取了电机轴承振动信号的小波包能量特征、平均值和峭度,并将以上电机轴承振动信号特征作为算法的输入;最后,为了验证基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承诊断方法的有效性,分别以单独使用小波包能量特征作为算法输入,以及小波包能量特征和时域特征共同作为算法输入,进行了两组相关的电机轴承状态识别对比实验。研究结果表明:相比于单一小波包能量特征,采用多特征融合能更全面地反映电机轴承真实运行状态;相比于PSO、GA算法,基于WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于基本WOA算法,改进后的WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于其他电机轴承状态识别算法,IWOA-LSSVM算法的分类性能更优,对电机轴承状态识别率达到99.5%。
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关键词
电机轴承
故障诊断
多特征融合
改进鲸鱼优化算法
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承故障诊断研究
被引量：
5
1
作者
董程阳
机构
上海电力大学自动化工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第6期806-812,共7页
基金
上海市科学技术委员会工程技术研究中心资助项目(14DZ2251100)。
文摘
针对电机轴承故障诊断过程中,存在种种困难的问题,提出了一种基于多特征融合(MFF)与改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的电机轴承状态诊断方法。首先,利用Sobol序列去初始化算法种群,在算法种群搜索过程中加入了莱维飞行策略,并在WOA算法位置更新公式中添加了惯性权重;然后,提取了电机轴承振动信号的小波包能量特征、平均值和峭度,并将以上电机轴承振动信号特征作为算法的输入;最后,为了验证基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承诊断方法的有效性,分别以单独使用小波包能量特征作为算法输入,以及小波包能量特征和时域特征共同作为算法输入,进行了两组相关的电机轴承状态识别对比实验。研究结果表明:相比于单一小波包能量特征,采用多特征融合能更全面地反映电机轴承真实运行状态;相比于PSO、GA算法,基于WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于基本WOA算法,改进后的WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于其他电机轴承状态识别算法,IWOA-LSSVM算法的分类性能更优,对电机轴承状态识别率达到99.5%。
关键词
电机轴承
故障诊断
多特征融合
改进鲸鱼优化算法
最小二乘支持向量机
Keywords
motor bearing
fault diagnosis
multi-feature fusion(MFF)
improved whale optimization algorithm(IWOA)
least squares support vector machine(LSSVM)
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TM307 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承故障诊断研究
董程阳
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
5
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