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基于IVYA-FMD和EELM-Yager的轴承小样本故障诊断模型
1
作者
王恒迪
王豪馗
+2 位作者
陈鹏
吴升德
马盈丰
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1093-1101,共9页
针对滚动轴承故障特征提取难度大以及不同故障类型训练样本稀缺的问题,提出了一种基于参数优化特征模态分解(FMD)和集成极限学习机(EELM)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,采用常春藤算法(IVYA)对FMD参数进行了优化,提升了模态分解...
针对滚动轴承故障特征提取难度大以及不同故障类型训练样本稀缺的问题,提出了一种基于参数优化特征模态分解(FMD)和集成极限学习机(EELM)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,采用常春藤算法(IVYA)对FMD参数进行了优化,提升了模态分解的精确度,并采用最小残差指数(REI)作为最优模态分量的选取准则,从最优模态分量中提取了故障信号时域、频域及熵值的关键特征;然后,将所提取的特征输入EELM中进行了故障识别;最后,采用Yager加权平均规则对EELM的分类结果进行了融合,得到了综合故障诊断结果。研究结果表明:IVYA-FMD在信号处理过程中,具有优秀的特征提取和抗干扰能力,可有效提取原始信号的故障特征;IVYA-FMD和EELM-Yager模型在实验数据中,训练集与测试集按照8∶2的比例进行分割时的准确率达到99.12%;当训练集与测试集按照2:8的比例进行分割时,该方法在实验数据中的准确率高达92.5%,在CWRU数据集和SEU数据集中的准确率均超过96.8%。与其他智能诊断模型相比,IVYA-FMD和EELM-Yager在小样本滚动轴承故障诊断领域展现出显著的可行性和优越性。
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关键词
特征模态分解
常春藤算法
集成极限学习机
Yager加权平均
小样本故障诊断
滚动轴承
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职称材料
题名
基于IVYA-FMD和EELM-Yager的轴承小样本故障诊断模型
1
作者
王恒迪
王豪馗
陈鹏
吴升德
马盈丰
机构
河南科技大学机电工程学院
盐城市质量技术监督综合检验检测中心
江苏省市场监管重点实验室
宁波中亿智能股份有限公司
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1093-1101,共9页
基金
国家市场监督管总局科技计划项目(2023MK039)
宁波市重点研发计划暨“揭榜挂帅”项目(2023T016)。
文摘
针对滚动轴承故障特征提取难度大以及不同故障类型训练样本稀缺的问题,提出了一种基于参数优化特征模态分解(FMD)和集成极限学习机(EELM)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,采用常春藤算法(IVYA)对FMD参数进行了优化,提升了模态分解的精确度,并采用最小残差指数(REI)作为最优模态分量的选取准则,从最优模态分量中提取了故障信号时域、频域及熵值的关键特征;然后,将所提取的特征输入EELM中进行了故障识别;最后,采用Yager加权平均规则对EELM的分类结果进行了融合,得到了综合故障诊断结果。研究结果表明:IVYA-FMD在信号处理过程中,具有优秀的特征提取和抗干扰能力,可有效提取原始信号的故障特征;IVYA-FMD和EELM-Yager模型在实验数据中,训练集与测试集按照8∶2的比例进行分割时的准确率达到99.12%;当训练集与测试集按照2:8的比例进行分割时,该方法在实验数据中的准确率高达92.5%,在CWRU数据集和SEU数据集中的准确率均超过96.8%。与其他智能诊断模型相比,IVYA-FMD和EELM-Yager在小样本滚动轴承故障诊断领域展现出显著的可行性和优越性。
关键词
特征模态分解
常春藤算法
集成极限学习机
Yager加权平均
小样本故障诊断
滚动轴承
Keywords
feature mode decomposition(FMD)
ivy algorithm(IVYA)
ensemble extreme learning machines(EELM)
yager weighted average
small sample fault diagnosis
rolling bearing
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IVYA-FMD和EELM-Yager的轴承小样本故障诊断模型
王恒迪
王豪馗
陈鹏
吴升德
马盈丰
《机电工程》
北大核心
2025
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