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基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
被引量：
23
1
作者
王振亚
姚立纲
+1 位作者
蔡永武
张俊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期107-114,共8页
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation...
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。
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关键词
故障诊断
行星齿轮箱
熵
-流特征
改进
多尺度加权排列熵
(IMWPE)
等度规映射(Isomap)
樽海鞘群优化算法(SSO)
支持向量机(SVM)
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职称材料
基于VMD与IMWPE的舰船辐射噪声特征提取研究
2
作者
丁元明
柳力嘉
+1 位作者
刘苏睿
杨阳
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第4期121-127,共7页
舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进多尺度加权排列熵(improved multisacle weighted permutation entr...
舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进多尺度加权排列熵(improved multisacle weighted permutation entropy, IMWPE)相结合的方法进行特征提取,将原始信号通过VMD分解成多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),选取能够充分体现目标复杂度特征的IMF作为研究对象,然后通过IMWPE方法采用平移均值法解决多尺度加权排列熵(multisacle weighted permutation entropy, MWPE)的单一粗粒化问题。实验数据表明,将本文算法与对比算法提取的特征参数经过粒子群优化的支持向量机(particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM)进行分类识别,IMWPE算法识别率最高,具有良好的稳定性和优越性。
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关键词
舰船辐射噪声
特征提取
VMD
改进
多尺度加权排列熵
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职称材料
基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断
被引量：
11
3
作者
郑佳昕
杨灿
+1 位作者
郎永存
李积元
《煤矿机械》
2021年第1期147-150,共4页
针对传统振动信号特征提取方法与支持向量机(SVM)分类方法的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)故障特征提取方法与灰狼优化器(GWO)优化SVM的诊断模型。首先,将滚动轴承的原始振动信号采用VMD得到若干本征模态分量(IMF);其次,将IMF的...
针对传统振动信号特征提取方法与支持向量机(SVM)分类方法的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)故障特征提取方法与灰狼优化器(GWO)优化SVM的诊断模型。首先,将滚动轴承的原始振动信号采用VMD得到若干本征模态分量(IMF);其次,将IMF的多尺度加权排列熵作为特征向量并使用t-sne方法做降维处理;最后,使用GWO对SVM进行优化并对样本数据进行分类判别。实验结果表明,该方法相比于其他传统算法能够有效提高故障分类精度。
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关键词
VMD
多尺度加权排列熵
GWO
SVM
故障诊断
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职称材料
题名
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
被引量：
23
1
作者
王振亚
姚立纲
蔡永武
张俊
机构
福州大学机械工程及自动化学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期107-114,共8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(2014H21010011)。
文摘
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。
关键词
故障诊断
行星齿轮箱
熵
-流特征
改进
多尺度加权排列熵
(IMWPE)
等度规映射(Isomap)
樽海鞘群优化算法(SSO)
支持向量机(SVM)
Keywords
fault diagnosis
planetary gearbox
entropy-manifold feature
improved multiscale weighted permutation entropy(IMWPE)
isometric mapping(Isomap)
salp swarm optimization(SSO)algorithm
support vector machine(SVM)
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]
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职称材料
题名
基于VMD与IMWPE的舰船辐射噪声特征提取研究
2
作者
丁元明
柳力嘉
刘苏睿
杨阳
机构
大连大学通信与网络重点实验室
大连大学信息工程学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第4期121-127,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901079)。
文摘
舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进多尺度加权排列熵(improved multisacle weighted permutation entropy, IMWPE)相结合的方法进行特征提取,将原始信号通过VMD分解成多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),选取能够充分体现目标复杂度特征的IMF作为研究对象,然后通过IMWPE方法采用平移均值法解决多尺度加权排列熵(multisacle weighted permutation entropy, MWPE)的单一粗粒化问题。实验数据表明,将本文算法与对比算法提取的特征参数经过粒子群优化的支持向量机(particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM)进行分类识别,IMWPE算法识别率最高,具有良好的稳定性和优越性。
关键词
舰船辐射噪声
特征提取
VMD
改进
多尺度加权排列熵
Keywords
ship radiated noise
feature extraction
VMD
improved multisacle weighted permutation entropy
分类号
U666 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断
被引量：
11
3
作者
郑佳昕
杨灿
郎永存
李积元
机构
青海大学机械工程学院
青海省生产力促进中心有限公司
出处
《煤矿机械》
2021年第1期147-150,共4页
基金
青海省科技计划项目(2019-GX-C32)。
文摘
针对传统振动信号特征提取方法与支持向量机(SVM)分类方法的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)故障特征提取方法与灰狼优化器(GWO)优化SVM的诊断模型。首先,将滚动轴承的原始振动信号采用VMD得到若干本征模态分量(IMF);其次,将IMF的多尺度加权排列熵作为特征向量并使用t-sne方法做降维处理;最后,使用GWO对SVM进行优化并对样本数据进行分类判别。实验结果表明,该方法相比于其他传统算法能够有效提高故障分类精度。
关键词
VMD
多尺度加权排列熵
GWO
SVM
故障诊断
Keywords
VMD
multi-scale weighted permutation entropy
GWO
SVM
fault diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
王振亚
姚立纲
蔡永武
张俊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于VMD与IMWPE的舰船辐射噪声特征提取研究
丁元明
柳力嘉
刘苏睿
杨阳
《舰船科学技术》
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断
郑佳昕
杨灿
郎永存
李积元
《煤矿机械》
2021
11
在线阅读
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职称材料
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