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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
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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。 展开更多
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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