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基于SABO优化VMD-WTD-SVM的滚动轴承故障诊断模型被引量：4: 1; 作者逯帆《制造技术与机床》北大核心 2024年第7期32-39,47,共9页; 针对滚动轴承在运转过程中发生故障时故障类型难以提取和识别的问题,文章提出了一种基于减法平均优化器(subtraction-average-based optimizer,SABO)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合小波阈值去噪(wavelet thr... 展开更多; 关键词轴承故障诊断减法平均优化器变分模态分解小波阈值去噪支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习与多传感器信息融合的液压系统故障诊断: 2; 作者李贝利张达《机床与液压》北大核心 2025年第14期171-180,共10页; 在多物理参数监测的工作场景下,液压系统的信号采集通常具有多时间尺度的特性,导致诊断过程中出现故障信息的损失和精度下降。为此提出一种基于深度学习与多传感器信息融合的故障诊断方法,采用多头1DCNN网络对温度、压力、流量等多传感... 展开更多; 关键词液压系统多传感器信息融合故障诊断深度学习减法平均优化器(sabo); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究: 3; 作者梁山齐兵 +3 位作者李浩刘俊王锴王军《制造技术与机床》北大核心 2025年第2期17-22,共6页; 为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞... 展开更多; 关键词减法平均优化器柯西变异策略莱维飞行策略轴承故障诊断 LOGISTIC映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化变分模态分解和包络峭度的轴承故障诊断被引量：2: 4; 作者刘烽陈学军 +1 位作者张磊杨康《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1533-1540,共8页; 针对变分模态分解(VMD)的分解层数K和惩罚因子α难以选择问题,提出了用减法平均优化器(SABO)对参数寻优的方法。首先,采用SABO对K和α进行寻优,输出最优参数组合并代入到VMD中,将原始振动信号分解得到K个模态分量;然后,用最大包络峭度... 展开更多; 关键词力学计量滚动轴承故障诊断变分模态分解减法平均优化器包络峭度优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用: 5; 作者赵深韦根原 +2 位作者常耀华陈亮侯彦辰《电子测量技术》北大核心 2025年第13期96-110,共15页; 针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶... 展开更多; 关键词北方苍鹰算法混沌映射动态反向学习减法平均优化器自适应t分布小波变异光伏预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SABO优化VMD-WTD-SVM的滚动轴承故障诊断模型被引量：4: 1; 作者逯帆; 机构西安工程大学机电工程学院; 出处《制造技术与机床》北大核心 2024年第7期32-39,47,共9页; 文摘针对滚动轴承在运转过程中发生故障时故障类型难以提取和识别的问题,文章提出了一种基于减法平均优化器(subtraction-average-based optimizer,SABO)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)来提取故障特征,并与支持向量机(SVM)相融合的滚动轴承故障诊断模型。首先,以最小包络熵为适应度函数,通过SABO优化VMD中关键参数组合(K,α)的选取。其次,根据得到的参数对故障信号进行VMD分解,通过包络熵值和峭度值选择其中的有效分量再次进行WTD处理,重构后得到最佳信号分量。最后,计算最佳信号分量对应的9个特征数据作为当前信号的特征向量,并输入到SVM进行训练和故障识别。与其他方法相比,本模型在滚动轴承故障诊断方面表现更为突出,故障识别准确率达到了98.666 7%,具有良好的实际应用价值。; 关键词轴承故障诊断减法平均优化器变分模态分解小波阈值去噪支持向量机; Keywords bearing fault diagnosis sabo VMD WTD SVM; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习与多传感器信息融合的液压系统故障诊断: 2; 作者李贝利张达; 机构青岛科技大学自动化与电子工程学院; 出处《机床与液压》北大核心 2025年第14期171-180,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61803219)。; 文摘在多物理参数监测的工作场景下,液压系统的信号采集通常具有多时间尺度的特性,导致诊断过程中出现故障信息的损失和精度下降。为此提出一种基于深度学习与多传感器信息融合的故障诊断方法,采用多头1DCNN网络对温度、压力、流量等多传感器信号进行并行差异化的特征提取,通过减法平均优化器为不同采样率的信号输入确定合适的卷积核尺寸及滑动步长超参数,实现时间尺度上的进一步适配,同时提高网络的收敛速度。在特征融合阶段,引入注意力机制对权重进行动态分配,降低多传感器融合数据的过拟合风险。采用公开液压数据集进行分析和验证,并与多种方法进行对比。结果表明:所提方法能够有效提取和利用多传感器信号中的多方位故障信息进行诊断,且无需依赖专家知识,具有较高的准确性和稳定性。; 关键词液压系统多传感器信息融合故障诊断深度学习减法平均优化器(sabo); Keywords hydraulic system multi-sensor information fusion fault diagnosis deep learning subtraction-average-based optimizer(sabo); 分类号 TH137 [机械工程—机械制造及自动化] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究: 3; 作者梁山齐兵李浩刘俊王锴王军; 机构沈阳化工大学计算机科学与技术学院辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院; 出处《制造技术与机床》北大核心 2025年第2期17-22,共6页; 基金国家自然科学基金项目(92267201,62073313) 辽宁省自然科学基金项目(2022-MS-291)。; 文摘为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞行策略,用以优化核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的性能。首先,利用混沌映射策略优化减法平均优化算法的种群初始化,增强种群多样性;其次,结合柯西变异策略与莱维飞行策略,改进位移算法,提高全局搜索能力,有效避免陷入局部最优解;最后,采用LCLSABO算法优化KELM的核心参数,建立LCLSABO-KELM模型,对轴承故障进行分类与诊断。试验结果表明,与SABO-KELM模型、SSA-KELM模型、PSO-KELM模型及传统KELM模型相比,LCLSABO-KELM模型的故障诊断分类精度为98.63%,分别提升了0.97%、2.70%、3.90%和11.30%。这表明,该方法能够充分提取故障特征,显著提高故障诊断的分类精度,验证了该模型在滚动轴承故障诊断与分类中的优越性能。; 关键词减法平均优化器柯西变异策略莱维飞行策略轴承故障诊断 LOGISTIC映射; Keywords subtraction-average optimizer Cauchy variation strategy Levy flight strategy bearing fault diagnosis Logistic mapping; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化变分模态分解和包络峭度的轴承故障诊断被引量：2: 4; 作者刘烽陈学军张磊杨康; 机构福建农林大学机电工程学院莆田学院新能源装备检测福建省高校重点实验室福州大学机械工程及自动化学院; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1533-1540,共8页; 基金福建省自然科学基金(2022J011169)。; 文摘针对变分模态分解(VMD)的分解层数K和惩罚因子α难以选择问题,提出了用减法平均优化器(SABO)对参数寻优的方法。首先,采用SABO对K和α进行寻优,输出最优参数组合并代入到VMD中,将原始振动信号分解得到K个模态分量;然后,用最大包络峭度为指标提取K个模态分量中峭度最大的分量作为最优分量,并计算其相关时域和熵理论特征参数构造特征向量样本集;最后,将特征向量样本集输入到经网格搜索和五折交叉验证调参的支持向量机(SVM)中进行故障诊断。为了验证该方法的有效性,利用凯斯西储大学轴承数据集进行实验,实验结果表明:该方法分类效果更好,准确率达到99.44%;基于江南大学3种不同工况的轴承数据实验,最终故障诊断准确率都达到了95%以上。; 关键词力学计量滚动轴承故障诊断变分模态分解减法平均优化器包络峭度优化算法; Keywords mechanics metrology rolling bearings fault diagnosis VMD sabo envelope kurtosis optimization algorithm; 分类号 TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器] TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用: 5; 作者赵深韦根原常耀华陈亮侯彦辰; 机构华北电力大学自动化系保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室广西大学机械工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2025年第13期96-110,共15页; 基金国家自然科学基金(22272035)项目资助。; 文摘针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置;最后,采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动,避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合,用于预测光伏发电量的情况,同时应用于两种工程设计问题中,实验结果表明,改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升,并且有效提升了解决复杂问题的性能。; 关键词北方苍鹰算法混沌映射动态反向学习减法平均优化器自适应t分布小波变异光伏预测; Keywords northern goshawk algorithm chaos mapping dynamic reverse learning subtractive average optimizer adaptive t-distribution wavelet variation PV forecasting; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TN2 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于SABO优化VMD-WTD-SVM的滚动轴承故障诊断模型	逯帆	《制造技术与机床》北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习与多传感器信息融合的液压系统故障诊断	李贝利张达	《机床与液压》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究	梁山齐兵李浩刘俊王锴王军	《制造技术与机床》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于优化变分模态分解和包络峭度的轴承故障诊断	刘烽陈学军张磊杨康	《计量学报》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用	赵深韦根原常耀华陈亮侯彦辰	《电子测量技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料