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基于改进复合多元尺度加权排列熵的轴承故障识别研究被引量：2: 1; 作者吕麦丝陈根金 +1 位作者刘玉芳张明《中国工程机械学报》北大核心 2023年第1期73-78,共6页; 轴承作为机械传动系统上不可缺少单元,在长期交变载荷作用下容易产生内部损伤,判断其故障状态尤为重要。综合复合多元多尺度加权排列熵(CMMWPE)与天牛须搜索支持向量机(BSASVM)算法优点,设计了一种基于CMMWPE-BSASVM复合算法的轴承故障... 展开更多; 关键词轴承复合多元多尺度加权排列熵(cmmwpe) 支持向量机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进多元多尺度加权排列熵的齿轮箱故障诊断被引量：5: 2; 作者赵家浩廖晓娟唐锡雷《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第12期48-52,共5页; 齿轮箱振动存在多个传递路径,而典型齿轮箱故障诊断方法一般使用单个路径的单通道振动信号,易造成其它通道信息的遗漏。为充分利用不同路径振动信号故障信息,增强故障特征的质量,引入了多元多尺度加权排列熵,对其粗粒化方式进行了完善,... 展开更多; 关键词齿轮箱改进多元多尺度加权排列熵成对邻近特征故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断被引量：26: 3; 作者丁嘉鑫王振亚 +1 位作者姚立纲蔡永武《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期147-155,共9页; 针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算... 展开更多; 关键词广义复合多尺度加权排列熵支持向量机等度规映射滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FCMMWPE-BSASVM组合算法的调心球轴承故障诊断研究被引量：1: 4; 作者张昭晗齐俊平 +1 位作者李峰崔金巍《制造技术与机床》北大核心 2022年第11期15-19,共5页; 为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy,FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae sea... 展开更多; 关键词精细复合多元多尺度加权排列熵支持向量机等度规映射调心球轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

CMWPE结合SaE-ELM的轮对轴承故障诊断方法被引量：3: 5; 作者张龙彭小明 +2 位作者熊国良吴荣真胡俊锋《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期512-520,共9页; 针对DF4型内燃机车轮对轴承不同故障状态的判别问题,提出了一种基于复合多尺度加权排列熵(Composit multiscale weighted permutation entropy, CMWPE)和自适应进化极限学习机(Self-adaptive evolutionary extreme learning machine, Sa... 展开更多; 关键词机车轮对轴承故障诊断特征提取模式识别复合多尺度加权排列熵自适应进化极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进复合多元尺度加权排列熵的轴承故障识别研究被引量：2: 1; 作者吕麦丝陈根金刘玉芳张明; 机构宜春职业技术学院信息工程学院江西理工大学机械工程学院江西金酷智能制造有限公司技术开发部; 出处《中国工程机械学报》北大核心 2023年第1期73-78,共6页; 基金江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191671)。; 文摘轴承作为机械传动系统上不可缺少单元,在长期交变载荷作用下容易产生内部损伤,判断其故障状态尤为重要。综合复合多元多尺度加权排列熵(CMMWPE)与天牛须搜索支持向量机(BSASVM)算法优点,设计了一种基于CMMWPE-BSASVM复合算法的轴承故障智能诊断方法。以调心球轴承运行情况为例,开展故障诊断分析。研究结果表明:利用本文CMMWPE算法进行处理时形成了比MWPE、CMWPE算法更加平滑的熵值变化曲线,能够实现以上样本的精确区分,有助于更准确提取出滚动轴承的特征信号。采用CMMWPE可以实现更高效的故障模式识别性能;相比较其他分类器,BSASVM分类器处理效率更高,因此建立的CMMWPE和Isomap特征集识别运行故障获得了100%准确率,确保滚动轴承故障达到精确、高效识别的效果。该研究可以拓宽到相关机械传动领域,具有很好的应用价值。; 关键词轴承复合多元多尺度加权排列熵(cmmwpe) 支持向量机故障诊断; Keywords bearing composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy(cmmwpe) support vector machine fault diagnosis; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进多元多尺度加权排列熵的齿轮箱故障诊断被引量：5: 2; 作者赵家浩廖晓娟唐锡雷; 机构山东大学微电子学院山东旅游职业学院工商管理系重庆科创职业学院人工智能学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第12期48-52,共5页; 文摘齿轮箱振动存在多个传递路径,而典型齿轮箱故障诊断方法一般使用单个路径的单通道振动信号,易造成其它通道信息的遗漏。为充分利用不同路径振动信号故障信息,增强故障特征的质量,引入了多元多尺度加权排列熵,对其粗粒化方式进行了完善,提出了改进多元多尺度加权排列熵(IMMWPE),实现齿轮箱多通道振动信号的故障特征提取。基于此,提出了一种结合IMMWPE、成对邻近特征和粒子群优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过齿轮箱多通道数据分析,将其与多元多尺度样本熵、多元多尺度排列熵和多元多尺度模糊熵等方法进行对比,结果证明该方法能够准确识别齿轮箱的各类故障,而且优于对比方法。; 关键词齿轮箱改进多元多尺度加权排列熵成对邻近特征故障诊断; Keywords gearbox improved multivariate multiscale weighted permutation entropy pair-wise feature proximity fault diagnosis; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断被引量：26: 3; 作者丁嘉鑫王振亚姚立纲蔡永武; 机构福州大学机械工程及自动化学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期147-155,共9页; 基金国家自然科学基金(51775114,51275092) 福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台项目(2014H21010011)。; 文摘针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算法进行有效的二次特征提取。采用天牛须搜索优化支持向量机(BAS-SVM)诊断识别故障类型。将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明:GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型。; 关键词广义复合多尺度加权排列熵支持向量机等度规映射滚动轴承故障诊断; Keywords generalized composite multiscale weighted permutation entropy(GCMWPE) support vector machine(SVM) isometric mapping rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FCMMWPE-BSASVM组合算法的调心球轴承故障诊断研究被引量：1: 4; 作者张昭晗齐俊平李峰崔金巍; 机构周口职业技术学院机电工程系河南科技大学机械工程学院河南开封自来水公司; 出处《制造技术与机床》北大核心 2022年第11期15-19,共5页; 基金河南省高等学校重点科研项目(20B413011) 河南省科技攻关项目(192102210250)。; 文摘为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy,FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae search algorithm-supportvectormachine,BSASVM)相结合的故障特征提取方法,并采用等度规映射(Isomap)进行故障识别,最后开展故障诊断实例分析。研究结果表明:采用FCMMWPE算法处理状态熵值达到最高,形成更平滑的熵值曲线,广义粗粒化方法具备明显优势。轴承产生局部故障时,形成具有规律特征的振动信号,表明采用FCMMWPE提取调心球轴承故障特征满足可靠性条件并具备明显优势。对文章构建的FCMMWPE与Isomap特征集进行运行故障识别时实现了99.9%的准确率,实现调心球轴承故障高效识别。BSASVM满足更优的故障识别性能,具备更优的模式识别性能和更高处理效率。该研究可以拓宽到其他的机械传动领域,具有很好的应用价值。; 关键词精细复合多元多尺度加权排列熵支持向量机等度规映射调心球轴承故障诊断; Keywords fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy support vector machine isometric mapping aligning ball bearing fault diagnosis; 分类号 TH165 [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CMWPE结合SaE-ELM的轮对轴承故障诊断方法被引量：3: 5; 作者张龙彭小明熊国良吴荣真胡俊锋; 机构华东交通大学机电与车辆工程学院中国铁路南昌局集团有限公司科学技术研究所; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期512-520,共9页; 基金国家自然科学基金项目(51665013,51865010) 江西省教育厅科学技术研究项目(200616,191327)。; 文摘针对DF4型内燃机车轮对轴承不同故障状态的判别问题,提出了一种基于复合多尺度加权排列熵(Composit multiscale weighted permutation entropy, CMWPE)和自适应进化极限学习机(Self-adaptive evolutionary extreme learning machine, SaE-ELM)的机车轮对轴承故障识别方法。CMWPE基于复合粗粒化和加权排列熵的思想,能很好地区分信号的不同模式。SaE-ELM通过自适应进化算法对极限学习机的输入权重、隐含层参数和输出权重进行优化,解决了ELM随机选取网络参数的局限性,提高了网络的泛化性能。计算机车轮对轴承不同健康状态下振动信号的CMWPE,利用SaE-ELM识别轴承所属故障类型及故障程度。在机务段的JL-501轴承检测台上采集了7种不同健康状态的轮对轴承试件的振动信号数据。结果表明:CMWPE特征提取效果优于MPE和MWPE;SaE-ELM模式识别效果优于参数不经优化的ELM。所提方法能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障,且故障识别率达到100%。; 关键词机车轮对轴承故障诊断特征提取模式识别复合多尺度加权排列熵自适应进化极限学习机; Keywords locomotive wheelset bearing fault diagnosis feature extraction pattern recognition CMWPE SaE-ELM; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TH165.3 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进复合多元尺度加权排列熵的轴承故障识别研究	吕麦丝陈根金刘玉芳张明	《中国工程机械学报》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进多元多尺度加权排列熵的齿轮箱故障诊断	赵家浩廖晓娟唐锡雷	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断	丁嘉鑫王振亚姚立纲蔡永武	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	26	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于FCMMWPE-BSASVM组合算法的调心球轴承故障诊断研究	张昭晗齐俊平李峰崔金巍	《制造技术与机床》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	CMWPE结合SaE-ELM的轮对轴承故障诊断方法	张龙彭小明熊国良吴荣真胡俊锋	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料