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广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断
被引量：
26
1
作者
丁嘉鑫
王振亚
+1 位作者
姚立纲
蔡永武
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期147-155,共9页
针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算...
针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算法进行有效的二次特征提取。采用天牛须搜索优化支持向量机(BAS-SVM)诊断识别故障类型。将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明:GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型。
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关键词
广义复合多尺度加权排列熵
支持向量机
等度规映射
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断
被引量：
26
1
作者
丁嘉鑫
王振亚
姚立纲
蔡永武
机构
福州大学机械工程及自动化学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期147-155,共9页
基金
国家自然科学基金(51775114,51275092)
福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台项目(2014H21010011)。
文摘
针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算法进行有效的二次特征提取。采用天牛须搜索优化支持向量机(BAS-SVM)诊断识别故障类型。将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明:GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型。
关键词
广义复合多尺度加权排列熵
支持向量机
等度规映射
滚动轴承
故障诊断
Keywords
generalized
composite
multiscale
weighted
permutation
entropy
(
gcmwpe
)
support vector machine(SVM)
isometric mapping
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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
广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断
丁嘉鑫
王振亚
姚立纲
蔡永武
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
26
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