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改进多元层次波动色散熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
15
1
作者
周付明
杨小强
+2 位作者
申金星
刘武强
刘小林
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期167-174,共8页
针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取以及单通道振动信号分析易存在故障信息缺漏的问题,提出一种新的衡量多通道时间序列动态特征的方法——改进多元层次波动色散熵(modified multivariate hierarchical fluctuation dispersion entro...
针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取以及单通道振动信号分析易存在故障信息缺漏的问题,提出一种新的衡量多通道时间序列动态特征的方法——改进多元层次波动色散熵(modified multivariate hierarchical fluctuation dispersion entropy,MMHFDE),将其用于提取滚动轴承多通道振动信号中的故障特征,在此基础上提出一种基于MMHFDE,最大相关最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)和粒子群优化核极限学习机(particle swarm optimization kernel extreme learning machine,PSO-KELM)的滚动轴承故障诊断新方法。使用MMHFDE提取滚动轴承不同状态的故障特征,而后采用mRMR从得到的故障特征中筛选敏感特征构成敏感特征向量;将敏感特征向量输入到基于PSO-KELM构建的故障分类器中进行故障识别。由试验结果可知,提出的方法可以有效识别滚动轴承不同故障状态。
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关键词
改进多元层次波动色散熵(
mmhfde
)
最大相关最小冗余(mRMR)
粒子群优化核极限学习机(PSO-KELM)
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
改进多元层次波动色散熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
15
1
作者
周付明
杨小强
申金星
刘武强
刘小林
机构
中国人民解放军陆军工程大学野战工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期167-174,共8页
文摘
针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取以及单通道振动信号分析易存在故障信息缺漏的问题,提出一种新的衡量多通道时间序列动态特征的方法——改进多元层次波动色散熵(modified multivariate hierarchical fluctuation dispersion entropy,MMHFDE),将其用于提取滚动轴承多通道振动信号中的故障特征,在此基础上提出一种基于MMHFDE,最大相关最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)和粒子群优化核极限学习机(particle swarm optimization kernel extreme learning machine,PSO-KELM)的滚动轴承故障诊断新方法。使用MMHFDE提取滚动轴承不同状态的故障特征,而后采用mRMR从得到的故障特征中筛选敏感特征构成敏感特征向量;将敏感特征向量输入到基于PSO-KELM构建的故障分类器中进行故障识别。由试验结果可知,提出的方法可以有效识别滚动轴承不同故障状态。
关键词
改进多元层次波动色散熵(
mmhfde
)
最大相关最小冗余(mRMR)
粒子群优化核极限学习机(PSO-KELM)
滚动轴承
故障诊断
Keywords
modified
multivariate
hierarchical
fluctuation
dispersion
entropy
(
mmhfde
)
max-relevance and min-redundancy(mRMR)
particle swarm optimization kernel extreme learning machine(PSO-KELM)
rolling bearing
fault diagnosis
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
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1
改进多元层次波动色散熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用
周付明
杨小强
申金星
刘武强
刘小林
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
15
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