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特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
1
作者
史宗帅
亚森江·加入拉
+1 位作者
崔鹏飞
靳鹏飞
《机电工程》
北大核心
2025年第3期463-471,500,共10页
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,...
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。
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关键词
轴承故障诊断
莱
维
飞行
改进的麻雀搜索算法
支持向量机
主
成分
分析
主成分分析特征降维
小波阈值函数去噪
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职称材料
题名
特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
1
作者
史宗帅
亚森江·加入拉
崔鹏飞
靳鹏飞
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第3期463-471,500,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52065065)
国家教育部博士点基金资助项目(2019690007)。
文摘
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。
关键词
轴承故障诊断
莱
维
飞行
改进的麻雀搜索算法
支持向量机
主
成分
分析
主成分分析特征降维
小波阈值函数去噪
Keywords
rolling fault diagnosis
Levy flies
improved sparrow search algorithm(SSA)
support vector machine(SVM)
principal component analysis(PCA)
PCA feature dimensionality reduction
wavelet threshold function denoising
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
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1
特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
史宗帅
亚森江·加入拉
崔鹏飞
靳鹏飞
《机电工程》
北大核心
2025
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