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基于CEEMDAN与VNWOA-LSSVM的供输弹系统早期故障诊断研究
被引量：
1
1
作者
景雪瑞
许昕
+3 位作者
潘宏侠
李磊磊
刘燕军
高俊峰
《机床与液压》
北大核心
2022年第8期193-197,共5页
由于供输弹系统早期故障信号成分复杂,故障特征微弱,故提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与以冯诺依曼拓扑结构(VN)改进鲸鱼算法(WOA)优化下的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。在对所测信号进行预处理即去趋...
由于供输弹系统早期故障信号成分复杂,故障特征微弱,故提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与以冯诺依曼拓扑结构(VN)改进鲸鱼算法(WOA)优化下的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。在对所测信号进行预处理即去趋势项和零点漂移后,通过CEEMDAN对供输弹信号进行分解,得出模态分量(IMF);然后依据相关系数和峭度准则这两个标准来选取符合标准的IMF分量,提取这些分量的分布熵(DE)作为特征;最后用VNWOA-LSSVM诊断模型,输入供输弹系统3种不同工况下的振动信号特征进行故障诊断,并且还对比了LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM和WOA-LSSVM等方法对故障的识别率。实验结果表明:这些方法中经VNWOA优化后的LSSVM的识别率最高,高达94.03%。
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关键词
自适应噪声的完备经验模态分解
分布熵
鲸鱼算法
支持向量机
故障特征提取
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职称材料
题名
基于CEEMDAN与VNWOA-LSSVM的供输弹系统早期故障诊断研究
被引量：
1
1
作者
景雪瑞
许昕
潘宏侠
李磊磊
刘燕军
高俊峰
机构
中北大学机械工程学院
中北大学系统辨识与诊断技术
研究
所
内蒙古北方重工集团研究院
内蒙古
一机
集团
科研所
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第8期193-197,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51675491)。
文摘
由于供输弹系统早期故障信号成分复杂,故障特征微弱,故提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与以冯诺依曼拓扑结构(VN)改进鲸鱼算法(WOA)优化下的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。在对所测信号进行预处理即去趋势项和零点漂移后,通过CEEMDAN对供输弹信号进行分解,得出模态分量(IMF);然后依据相关系数和峭度准则这两个标准来选取符合标准的IMF分量,提取这些分量的分布熵(DE)作为特征;最后用VNWOA-LSSVM诊断模型,输入供输弹系统3种不同工况下的振动信号特征进行故障诊断,并且还对比了LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM和WOA-LSSVM等方法对故障的识别率。实验结果表明:这些方法中经VNWOA优化后的LSSVM的识别率最高,高达94.03%。
关键词
自适应噪声的完备经验模态分解
分布熵
鲸鱼算法
支持向量机
故障特征提取
Keywords
Adaptive noise complete empirical mode decomposition(CEEMDAN)
Distribution entropy
Whale optimization algorithm
Support vector machine
Fault feature extraction
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMDAN与VNWOA-LSSVM的供输弹系统早期故障诊断研究
景雪瑞
许昕
潘宏侠
李磊磊
刘燕军
高俊峰
《机床与液压》
北大核心
2022
1
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