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基于ICEEMDAN多尺度熵与NGO-HKELM的转子故障诊断
被引量：
4
1
作者
陆水
李振鹏
+2 位作者
李军
颜东梅
黄福川
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第4期175-180,共6页
针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完...
针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)方法对转子振动信号进行分解和重构;计算重构信号的多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE),形成特征向量,通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对高维的特征向量进行降维;最后,将降维后的特征向量输入北方苍鹰算法(northern goshawk optimization,NGO)优化的混合核极限学习机(hybrid extreme learning machine,HKELM)进行转子故障分类。研究结果表明,基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断模型,平均识别准确率可达97.7273%,平均寻优时间为1.0681 s,收敛速度快、准确率高以及分类效果好。
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关键词
改进的ICEEMDAN
多尺度样本熵
北方苍鹰算法
混合核极限学习机
转子故障诊断
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN多尺度熵与NGO-HKELM的转子故障诊断
被引量：
4
1
作者
陆水
李振鹏
李军
颜东梅
黄福川
机构
广西大学
机械工程学
院
广西大学
广西
石化资源加工及过程强化技术重点实验室
广西大学广西产研院智慧农业研究院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第4期175-180,共6页
文摘
针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)方法对转子振动信号进行分解和重构;计算重构信号的多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE),形成特征向量,通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对高维的特征向量进行降维;最后,将降维后的特征向量输入北方苍鹰算法(northern goshawk optimization,NGO)优化的混合核极限学习机(hybrid extreme learning machine,HKELM)进行转子故障分类。研究结果表明,基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断模型,平均识别准确率可达97.7273%,平均寻优时间为1.0681 s,收敛速度快、准确率高以及分类效果好。
关键词
改进的ICEEMDAN
多尺度样本熵
北方苍鹰算法
混合核极限学习机
转子故障诊断
Keywords
improved ICEEMDAN
multi-scale sample entropy
northern goshawk algorithm
hybrid core extreme learning machine
rotor fault diagnosi
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TG66 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICEEMDAN多尺度熵与NGO-HKELM的转子故障诊断
陆水
李振鹏
李军
颜东梅
黄福川
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
4
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