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融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法
被引量：
3
1
作者
杨琦
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期101-108,共8页
针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模...
针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模态核方法,包含线性核函数与径向基(RBF)核函数,最后在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态核的参数,使用最优化多模态核进行轴承故障检测.在UoCn的智能维护中心数据集上分别测试了滚珠故障、内圈裂纹故障和外圈裂纹故障的检测,并对单一核与多模态核间的错误率与效率进行对比.实验结果表明,改进算法能获得鲁棒的轴承故障检测特征,且多模态核在GA的优化下能快速收敛,获得最优化结果,通过牺牲少量的时间效率而极大提升了轴承故障检测准确率.
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关键词
轴承故障检测
Morlet小波变换
多模态核方法
遗传算法
支持向量机
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职称材料
题名
融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法
被引量：
3
1
作者
杨琦
机构
安徽工业大学工程实践与创新教育中心
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期101-108,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金(批准号:51307003)
文摘
针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模态核方法,包含线性核函数与径向基(RBF)核函数,最后在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态核的参数,使用最优化多模态核进行轴承故障检测.在UoCn的智能维护中心数据集上分别测试了滚珠故障、内圈裂纹故障和外圈裂纹故障的检测,并对单一核与多模态核间的错误率与效率进行对比.实验结果表明,改进算法能获得鲁棒的轴承故障检测特征,且多模态核在GA的优化下能快速收敛,获得最优化结果,通过牺牲少量的时间效率而极大提升了轴承故障检测准确率.
关键词
轴承故障检测
Morlet小波变换
多模态核方法
遗传算法
支持向量机
Keywords
hearing fault detection
Morlet wavelet transform
multi-mode kernel method
genetic algorithm （GA）
support vector machine （SVM）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法
杨琦
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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