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EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
马晓娜
周海超
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第4期622-632,共11页
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增...
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。
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关键词
齿轮箱故障诊断
增强层次
多样性熵
野马算法优化支持向量机
数据长度敏感性
算法特征提取时间
模型诊断性能
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职称材料
城市污水处理水质多尺度自适应特征提取
被引量：
2
2
作者
于丽昕
张家昌
+1 位作者
韩红桂
伍小龙
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第3期552-559,共8页
针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算...
针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算的变量时间尺度优化方法,运用插值法构造等时间尺度的数据样本矩阵;其次,在数据空间尺度处理方面,设计了一种k近邻算法的多尺度数据空间重构方法,获取了数据同一空间分布的样本矩阵;最后,设计了一种基于自适应主元分析法(PCA)的数据特征动态提取方法,从数据重构样本矩阵中动态提取水质的特征变量。实验结果表明,基于数据自适应重构的多尺度特征提取算法能够准确地提取水质的特征变量。
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关键词
城市污水处理
多样性熵
数据重构
动态特征提取
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职称材料
题名
EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
马晓娜
周海超
机构
郑州信息工程职业学院艺术与教育学院
武汉科技大学机械自动化学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第4期622-632,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075395)。
文摘
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。
关键词
齿轮箱故障诊断
增强层次
多样性熵
野马算法优化支持向量机
数据长度敏感性
算法特征提取时间
模型诊断性能
Keywords
gearbox fault diagnosis
enhanced hierarchical diversity entropy(EHDE)
wild horse optimizer optimized support vector machine(WHO-SVM)
data length sensitivity
algorithm feature extraction time
model diagnostic performance
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
城市污水处理水质多尺度自适应特征提取
被引量：
2
2
作者
于丽昕
张家昌
韩红桂
伍小龙
机构
北京城市排水集团有限责任公司
北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第3期552-559,共8页
基金
国家自然科学基金重大项目(61890930-5,61890930-3)
国家自然科学基金青年项目(62103012)
北京自然科学基金青年项目(4214068)。
文摘
针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算的变量时间尺度优化方法,运用插值法构造等时间尺度的数据样本矩阵;其次,在数据空间尺度处理方面,设计了一种k近邻算法的多尺度数据空间重构方法,获取了数据同一空间分布的样本矩阵;最后,设计了一种基于自适应主元分析法(PCA)的数据特征动态提取方法,从数据重构样本矩阵中动态提取水质的特征变量。实验结果表明,基于数据自适应重构的多尺度特征提取算法能够准确地提取水质的特征变量。
关键词
城市污水处理
多样性熵
数据重构
动态特征提取
Keywords
Municipal wastewater treatment
diversified entropy
data reconstruction
dynamic feature extraction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用
马晓娜
周海超
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
城市污水处理水质多尺度自适应特征提取
于丽昕
张家昌
韩红桂
伍小龙
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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