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泵转子性能退化MOHS优化SVM模型评价分析
1
作者
李卓文
张小菊
王国强
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期159-162,共4页
柱塞泵转子在高频高速的环境下运行时,产生的振动会加剧表面磨损现象,使得转子性能退化,进而影响整体柱塞泵的疲劳寿命。为了消除以人为方式柱塞泵转子性能退化选择参数时面临的盲目性,设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。从采...
柱塞泵转子在高频高速的环境下运行时,产生的振动会加剧表面磨损现象,使得转子性能退化,进而影响整体柱塞泵的疲劳寿命。为了消除以人为方式柱塞泵转子性能退化选择参数时面临的盲目性,设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。从采集得到的柱塞泵转子振动信号中提取特征参数,之后利用经验模态处理方式对振动信号实施分解,根据样本时域数据并对不同分量进行组合获得转子信号最初特征。以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并构建评价模型。研究结果表明:本算法进行迭代计算500的ParetoFront数据结果最优解为单调性为0.4964和趋势性为0.8652。MOHS优化模型数表现出了优于手动参数结果,能够充分克服受人为因素影响参数选择性不合理的问题。该研究对提高柱塞泵的使用寿命具有很好的指导意义,可以拓展到其他的传动机械相关领域。
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关键词
多目标与声搜索算法
支持向量机
转子
疲劳寿命
评估
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职称材料
基于MOHS-SVM算法的离心泵转子疲劳寿命评估研究
被引量：
5
2
作者
钱素娟
赵浩
张伟
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2021年第2期71-75,共5页
设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来...
设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来说,corr只发生小幅变化,mon则发生了较大变化,设定最优解为mon=0.4964、corr=0.8652。采用MOHS优化的模型参数获得了比手动设置参数更优的效果,从而避免了由于人为因素进行参数选择出现的盲目性。当故障点磨平时,DI值发生了显著下降,表明SSAE可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。
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关键词
多目标与声搜索算法
支持向量机
转子
疲劳寿命
评估
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职称材料
题名
泵转子性能退化MOHS优化SVM模型评价分析
1
作者
李卓文
张小菊
王国强
机构
新乡职业技术学院信息工程学院
河南理工大学计算机科学与技术学院
河南英科传感技术有限公司
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期159-162,共4页
基金
河南省社科普及规划项目(2019-0642)。
文摘
柱塞泵转子在高频高速的环境下运行时,产生的振动会加剧表面磨损现象,使得转子性能退化,进而影响整体柱塞泵的疲劳寿命。为了消除以人为方式柱塞泵转子性能退化选择参数时面临的盲目性,设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。从采集得到的柱塞泵转子振动信号中提取特征参数,之后利用经验模态处理方式对振动信号实施分解,根据样本时域数据并对不同分量进行组合获得转子信号最初特征。以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并构建评价模型。研究结果表明:本算法进行迭代计算500的ParetoFront数据结果最优解为单调性为0.4964和趋势性为0.8652。MOHS优化模型数表现出了优于手动参数结果,能够充分克服受人为因素影响参数选择性不合理的问题。该研究对提高柱塞泵的使用寿命具有很好的指导意义,可以拓展到其他的传动机械相关领域。
关键词
多目标与声搜索算法
支持向量机
转子
疲劳寿命
评估
Keywords
Multi-Objective and Acoustic Search Algorithm
Support Vector Machine
Angular Contact Ball Bearing
Fatigue Life
Assessment
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于MOHS-SVM算法的离心泵转子疲劳寿命评估研究
被引量：
5
2
作者
钱素娟
赵浩
张伟
机构
郑州财经学院信息工程学院
陕西镇安抽水蓄能有限公司
河南理工大学机械与动力工程学院
出处
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2021年第2期71-75,共5页
基金
2017年度河南省科技攻关项目(172102210472)。
文摘
设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来说,corr只发生小幅变化,mon则发生了较大变化,设定最优解为mon=0.4964、corr=0.8652。采用MOHS优化的模型参数获得了比手动设置参数更优的效果,从而避免了由于人为因素进行参数选择出现的盲目性。当故障点磨平时,DI值发生了显著下降,表明SSAE可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。
关键词
多目标与声搜索算法
支持向量机
转子
疲劳寿命
评估
Keywords
multi-objective and acoustic search algorithm
support vector machine
angular contact ball bearing
fatigue life
assessment
分类号
TQ050.2 [化学工程]
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
泵转子性能退化MOHS优化SVM模型评价分析
李卓文
张小菊
王国强
《机械设计与制造》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MOHS-SVM算法的离心泵转子疲劳寿命评估研究
钱素娟
赵浩
张伟
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2021
5
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职称材料
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