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基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法
被引量：
29
1
作者
张淑清
苑世钰
+2 位作者
姚玉永
穆勇
王丽丽
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期172-180,共9页
旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程...
旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确。利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量。WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好。AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度。利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率。通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高。AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5%,对外圈故障诊断的准确率达到100%。
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关键词
改进的完备集合经验模态分解
混合熵
自适应鲸鱼算法优化极限学习机
机械故障诊断方法
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职称材料
题名
基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法
被引量：
29
1
作者
张淑清
苑世钰
姚玉永
穆勇
王丽丽
机构
燕山大学电气工程学院
国网冀北电力有限公司唐山供电公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期172-180,共9页
基金
国家重点研发项目(2018YFB0905500)
国家自然科学基金(51875498)
+1 种基金
河北省自然科学基金(E2018203339)
河北省专业学位研究生教学案例库建设项目(KCJSZ2017022)资助.
文摘
旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确。利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量。WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好。AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度。利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率。通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高。AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5%,对外圈故障诊断的准确率达到100%。
关键词
改进的完备集合经验模态分解
混合熵
自适应鲸鱼算法优化极限学习机
机械故障诊断方法
Keywords
improved complete ensemble empirical mode decomposition(ICEEMD)
hybrid entropy
adaptive whale optimization algorithm(AWOA)optimized extreme learning machine(ELM)
machinery fault diagnosis method
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法
张淑清
苑世钰
姚玉永
穆勇
王丽丽
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
29
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