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基于TSMAAPE与WOA-KELM的液压泵故障诊断
被引量：
6
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作者
李琨
张久亭
《机床与液压》
北大核心
2022年第9期201-209,共9页
多尺度排列熵(MPE)是一种非线性动力学方法,广泛应用于旋转机械的故障诊断。然而,排列熵没有考虑具有相同排列模式的时间序列可能具有不同的振幅,并且粗粒化方法存在缺陷。为解决上述问题,提出时移多尺度振幅感知排列熵(TSMAAPE)。利用...
多尺度排列熵(MPE)是一种非线性动力学方法,广泛应用于旋转机械的故障诊断。然而,排列熵没有考虑具有相同排列模式的时间序列可能具有不同的振幅,并且粗粒化方法存在缺陷。为解决上述问题,提出时移多尺度振幅感知排列熵(TSMAAPE)。利用时移时间序列改善MPE中粗粒度时间序列存在的不足,同时引入振幅感知排列熵。通过与时移多尺度排列熵和多尺度振幅感知排列熵进行对比,验证TSMAAPE的鲁棒性。考虑到TSMAAPE在特征提取方面的优势,结合鲸鱼优化算法优化的核极限学习机,提出一种液压泵智能故障诊断方法。结果表明:该方法对液压泵的不同故障具有较好的分类准确率,在故障诊断领域有广阔的应用前景。
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关键词
液压泵
故障诊断
时移多尺度振幅感知排列熵
核极限学习机
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职称材料
题名
基于TSMAAPE与WOA-KELM的液压泵故障诊断
被引量：
6
1
作者
李琨
张久亭
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第9期201-209,共9页
文摘
多尺度排列熵(MPE)是一种非线性动力学方法,广泛应用于旋转机械的故障诊断。然而,排列熵没有考虑具有相同排列模式的时间序列可能具有不同的振幅,并且粗粒化方法存在缺陷。为解决上述问题,提出时移多尺度振幅感知排列熵(TSMAAPE)。利用时移时间序列改善MPE中粗粒度时间序列存在的不足,同时引入振幅感知排列熵。通过与时移多尺度排列熵和多尺度振幅感知排列熵进行对比,验证TSMAAPE的鲁棒性。考虑到TSMAAPE在特征提取方面的优势,结合鲸鱼优化算法优化的核极限学习机,提出一种液压泵智能故障诊断方法。结果表明:该方法对液压泵的不同故障具有较好的分类准确率,在故障诊断领域有广阔的应用前景。
关键词
液压泵
故障诊断
时移多尺度振幅感知排列熵
核极限学习机
Keywords
Hydraulic pump
Fault diagnosis
time-shift
multi-scale
amplitude
aware
permutation
entropy
(
tsmaape
)
Kernel extreme learning machine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于TSMAAPE与WOA-KELM的液压泵故障诊断
李琨
张久亭
《机床与液压》
北大核心
2022
6
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