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基于CEEMDAN与改进核极限学习机的S700K转辙机健康状态诊断
被引量：
4
1
作者
米根锁
窦媛媛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期232-239,共8页
针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,...
针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,得到6个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,计算本征模态函数的模糊熵值(fuzzy entropy,fuzzyEn,FE)作为表征转辙机健康状态的特征参数;最后,利用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的核极限学习机对9种健康状态进行健康诊断,并与SVR和ELM模型进行对比。仿真结果表明,改进核极限学机模型准确率、精确率、召回率等指标分别达到97.8%、98.0%、97.8%,相较于SVR和ELM模型,SSA-KELM模型在保证运行速度的基础上,将诊断准确率至少提高2.2%。
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关键词
CEEMDAN
改进核极限学习机
S700K转辙
机
健康状态诊断
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题名
基于CEEMDAN与改进核极限学习机的S700K转辙机健康状态诊断
被引量：
4
1
作者
米根锁
窦媛媛
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期232-239,共8页
基金
甘肃省科学计划项目(21JR7RA305)
中央引导地方科技发展资金项目(22ZY1QA005)
兰州交通大学青年科学研究基金项目(1200061027)资助。
文摘
针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,得到6个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,计算本征模态函数的模糊熵值(fuzzy entropy,fuzzyEn,FE)作为表征转辙机健康状态的特征参数;最后,利用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的核极限学习机对9种健康状态进行健康诊断,并与SVR和ELM模型进行对比。仿真结果表明,改进核极限学机模型准确率、精确率、召回率等指标分别达到97.8%、98.0%、97.8%,相较于SVR和ELM模型,SSA-KELM模型在保证运行速度的基础上,将诊断准确率至少提高2.2%。
关键词
CEEMDAN
改进核极限学习机
S700K转辙
机
健康状态诊断
Keywords
CEEMDAN
improved kernel based extreme learning machine
S700K switch machine
health status diagnosis
分类号
U284 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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出处
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被引量
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1
基于CEEMDAN与改进核极限学习机的S700K转辙机健康状态诊断
米根锁
窦媛媛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023
4
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