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基于IMF能量矩和Bayes-LSSVM的滚动轴承诊断
被引量：
5
1
作者
邓辉
罗倩
王岩
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第17期156-161,226,共7页
针对传统方法对滚动轴承故障特征提取效果尚有局限和最小二乘支持向量机分类器的参数不易确定,从而降低了故障诊断的准确性的问题,提出基于本征模函数能量矩和贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机实现滚动轴承的故障诊断。在该方法中,通...
针对传统方法对滚动轴承故障特征提取效果尚有局限和最小二乘支持向量机分类器的参数不易确定,从而降低了故障诊断的准确性的问题,提出基于本征模函数能量矩和贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机实现滚动轴承的故障诊断。在该方法中,通过经验模态分解将原始信号分解为多个本征模函数,之后将本征模函数作时间轴的积分,得到本征模函数能量矩特征故障向量。采用贝叶斯推理方法进行三级分层推断,解决最小二乘支持向量机分类器的参数具有任意性和不确定性的问题,实现参数优化。对滚动轴承的仿真结果表明,该方法能对故障进行有效、准确的诊断,诊断正确率达到98.75%。
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关键词
故障诊断
经验
模
态分解
本征模函数能量矩
贝叶斯
最小二乘支持向量机
参数优化
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职称材料
一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法
被引量：
7
2
作者
焦卫东
蒋永华
+1 位作者
施继忠
王晓燕
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1449-1456,共8页
旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种...
旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种基于本征模函数能量矩-灰色关联分析的旋转机械系统耦合故障诊断方法。应用能量矩测度,从振动响应信号的经验模态分解本征模函数中分别抽取特征,然后进一步利用灰色关联分析对耦合故障的关联特性进行定量评价,从而实现复杂耦合故障模式的识别。仿真与实验研究结果验证了方法的有效性。而且,利用本方法可以对故障的严重程度进行排序,可以有力地支持合理的维修决策的制定。
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关键词
经验
模
态分解
本征模函数能量矩
灰色关联分析
非线性振动
故障耦合
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职称材料
题名
基于IMF能量矩和Bayes-LSSVM的滚动轴承诊断
被引量：
5
1
作者
邓辉
罗倩
王岩
机构
北京信息科技大学信息与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第17期156-161,226,共7页
基金
北京市科技提升计划项目（No.5211624101）
北京市教委科研计划项目（No.KM201811232009）
文摘
针对传统方法对滚动轴承故障特征提取效果尚有局限和最小二乘支持向量机分类器的参数不易确定,从而降低了故障诊断的准确性的问题,提出基于本征模函数能量矩和贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机实现滚动轴承的故障诊断。在该方法中,通过经验模态分解将原始信号分解为多个本征模函数,之后将本征模函数作时间轴的积分,得到本征模函数能量矩特征故障向量。采用贝叶斯推理方法进行三级分层推断,解决最小二乘支持向量机分类器的参数具有任意性和不确定性的问题,实现参数优化。对滚动轴承的仿真结果表明,该方法能对故障进行有效、准确的诊断,诊断正确率达到98.75%。
关键词
故障诊断
经验
模
态分解
本征模函数能量矩
贝叶斯
最小二乘支持向量机
参数优化
Keywords
fault diagnosis
empirical mode decomposition
energy moment of eigenmode function
Bayesian
least squares support vector machine
parameter optimization
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法
被引量：
7
2
作者
焦卫东
蒋永华
施继忠
王晓燕
机构
浙江师范大学工学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1449-1456,共8页
基金
国家自然科学基金(51575497
51405449)
浙江省公益应用技术(2016C31067)项目资助
文摘
旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种基于本征模函数能量矩-灰色关联分析的旋转机械系统耦合故障诊断方法。应用能量矩测度,从振动响应信号的经验模态分解本征模函数中分别抽取特征,然后进一步利用灰色关联分析对耦合故障的关联特性进行定量评价,从而实现复杂耦合故障模式的识别。仿真与实验研究结果验证了方法的有效性。而且,利用本方法可以对故障的严重程度进行排序,可以有力地支持合理的维修决策的制定。
关键词
经验
模
态分解
本征模函数能量矩
灰色关联分析
非线性振动
故障耦合
Keywords
empirical mode decomposition（EMD）
energy moment of intrinsic mode functions（EM-IMFs）
gray relation analysis（GRA）
nonlinear vibration
coupled fault morphology
分类号
TN911.4 [电子电信—通信与信息系统]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IMF能量矩和Bayes-LSSVM的滚动轴承诊断
邓辉
罗倩
王岩
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
5
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职称材料
2
一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法
焦卫东
蒋永华
施继忠
王晓燕
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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职称材料
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