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主减速器故障的增强多尺度微分符号熵和优化SVM诊断
被引量:
1
1
作者
汪会财
徐婷婷
+3 位作者
胡晓锐
龙羿
池磊
唐述
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第4期161-166,共6页
为准确提取出能够表征车辆主减速器故障的故障特征,同时针对多尺度微分符号熵(Multi-scale Differential Symbolic Entropy,MDSE)粗粒化过程中存在的问题,提出增强多尺度微分符号熵(Enhanced Multi-scale Differential Symbolic Entropy...
为准确提取出能够表征车辆主减速器故障的故障特征,同时针对多尺度微分符号熵(Multi-scale Differential Symbolic Entropy,MDSE)粗粒化过程中存在的问题,提出增强多尺度微分符号熵(Enhanced Multi-scale Differential Symbolic Entropy,EMDSE)的概念,并结合蝴蝶算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM),提出主减速器故障诊断的EMDSE和BOA-SVM方法。EMDSE可解决MDSE粗粒化过程中存在的信息泄露和计算结果不稳定的不足,能够更加有效地利用信号中存在的故障信息。主减速器故障诊断实例结果表明,相比于MDSE,EMDSE的计算结果更稳定,对主减速器不同故障状态的可区分性更强,BOA-SVM得到的诊断精度更高。
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关键词
故障诊断
主减速器
微分符号熵
多尺度
增强
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职称材料
题名
主减速器故障的增强多尺度微分符号熵和优化SVM诊断
被引量:
1
1
作者
汪会财
徐婷婷
胡晓锐
龙羿
池磊
唐述
机构
国网重庆市电力公司
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第4期161-166,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61601070)
重庆市技术创新与应用发展专项面上资助项目(cstc2020jscx-msxmX0135)。
文摘
为准确提取出能够表征车辆主减速器故障的故障特征,同时针对多尺度微分符号熵(Multi-scale Differential Symbolic Entropy,MDSE)粗粒化过程中存在的问题,提出增强多尺度微分符号熵(Enhanced Multi-scale Differential Symbolic Entropy,EMDSE)的概念,并结合蝴蝶算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM),提出主减速器故障诊断的EMDSE和BOA-SVM方法。EMDSE可解决MDSE粗粒化过程中存在的信息泄露和计算结果不稳定的不足,能够更加有效地利用信号中存在的故障信息。主减速器故障诊断实例结果表明,相比于MDSE,EMDSE的计算结果更稳定,对主减速器不同故障状态的可区分性更强,BOA-SVM得到的诊断精度更高。
关键词
故障诊断
主减速器
微分符号熵
多尺度
增强
Keywords
fault diagnosis
main reducer
differential symbolic entropy
multi-scale
enhance
分类号
TH132 [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
主减速器故障的增强多尺度微分符号熵和优化SVM诊断
汪会财
徐婷婷
胡晓锐
龙羿
池磊
唐述
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024
1
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