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VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
纪京生
周莉
马向阳
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第2期128-136,共9页
针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden J...
针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行电机滚动轴承的故障诊断。首先,利用VMD将采集到的信号进行分解,依据局部极小包络熵筛选出最优本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;其次,利用小波包将最优IMF分量再分解,并提取信息熵作为特征向量矩阵;最后,采用GJO算法对支持向量机中的惩罚参数和核参数进行寻优选择,建立GJO-SVM故障诊断模型,将特征向量矩阵输入金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)故障诊断模型中进行故障诊断。将VMD结合小波包信息熵特征提取与VMD结合近似熵特征提取进行对比试验,试验结果表明,VMD结合小波包信息熵特征提取精度提高了2.5%,其特征提取更加优越;将金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)与粒子群优化(Porticle Swarm OPtimization,PSO)算法支持向量机(PSO-SVM)、果蝇优化算法(Fruit fly Optimation Algorithm,FOA)支持向量机(FOA-SVM)进行对比试验,试验结果表明,GJO-SVM其平均准确率达到99.16%,较PSO-SVM、FOA-SVM分别提高了2.5%、3.61%。金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)可以更加有效提取并诊断滚动轴承故障。
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关键词
变分模态分解
小波包信息熵
金豺优化算法
支持向量机
轴承故障诊断
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职称材料
基于小波包和CS-BP神经网络的矿用电力电缆故障诊断
被引量：
10
2
作者
郭秀才
刘冰冰
王力立
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期105-110,共6页
针对矿用电力电缆故障类型诊断实时性和准确性不足等问题,提出一种基于小波包信息熵和布谷鸟搜索优化BP神经网络的方法对矿用电力电缆进行故障诊断。通过PSCAD对电缆故障进行仿真,将故障电压信号进行三层小波包分解和重构,再提取小波包...
针对矿用电力电缆故障类型诊断实时性和准确性不足等问题,提出一种基于小波包信息熵和布谷鸟搜索优化BP神经网络的方法对矿用电力电缆进行故障诊断。通过PSCAD对电缆故障进行仿真,将故障电压信号进行三层小波包分解和重构,再提取小波包信息熵构造特征向量。训练CS-BP神经网络使其输入特征向量后能够有效检测并输出电力电缆的故障类型,以实现对电力电缆的故障诊断。实验结果表明,该方法可以有效地诊断电力电缆的故障类型,并且优于同参数下的BP神经网络和PSO-BP神经网络模型。
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关键词
小波包信息熵
CS-BP
矿用电力电缆
故障诊断
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职称材料
题名
VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
纪京生
周莉
马向阳
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第2期128-136,共9页
文摘
针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行电机滚动轴承的故障诊断。首先,利用VMD将采集到的信号进行分解,依据局部极小包络熵筛选出最优本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;其次,利用小波包将最优IMF分量再分解,并提取信息熵作为特征向量矩阵;最后,采用GJO算法对支持向量机中的惩罚参数和核参数进行寻优选择,建立GJO-SVM故障诊断模型,将特征向量矩阵输入金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)故障诊断模型中进行故障诊断。将VMD结合小波包信息熵特征提取与VMD结合近似熵特征提取进行对比试验,试验结果表明,VMD结合小波包信息熵特征提取精度提高了2.5%,其特征提取更加优越;将金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)与粒子群优化(Porticle Swarm OPtimization,PSO)算法支持向量机(PSO-SVM)、果蝇优化算法(Fruit fly Optimation Algorithm,FOA)支持向量机(FOA-SVM)进行对比试验,试验结果表明,GJO-SVM其平均准确率达到99.16%,较PSO-SVM、FOA-SVM分别提高了2.5%、3.61%。金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)可以更加有效提取并诊断滚动轴承故障。
关键词
变分模态分解
小波包信息熵
金豺优化算法
支持向量机
轴承故障诊断
Keywords
Variational Modal Decomposition(VMD)
Wavelet Packet Information Entropy(WPIE)
Golden Jackal Optimization(GJO)algorithm
Support Vector Machine(SVM)
bearing fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于小波包和CS-BP神经网络的矿用电力电缆故障诊断
被引量：
10
2
作者
郭秀才
刘冰冰
王力立
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西安科技大学通信与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期105-110,共6页
文摘
针对矿用电力电缆故障类型诊断实时性和准确性不足等问题,提出一种基于小波包信息熵和布谷鸟搜索优化BP神经网络的方法对矿用电力电缆进行故障诊断。通过PSCAD对电缆故障进行仿真,将故障电压信号进行三层小波包分解和重构,再提取小波包信息熵构造特征向量。训练CS-BP神经网络使其输入特征向量后能够有效检测并输出电力电缆的故障类型,以实现对电力电缆的故障诊断。实验结果表明,该方法可以有效地诊断电力电缆的故障类型,并且优于同参数下的BP神经网络和PSO-BP神经网络模型。
关键词
小波包信息熵
CS-BP
矿用电力电缆
故障诊断
Keywords
Wavelet packet information entropy
CS-BP
Mining power cable
Fault diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断
纪京生
周莉
马向阳
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波包和CS-BP神经网络的矿用电力电缆故障诊断
郭秀才
刘冰冰
王力立
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
10
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
统计分析
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