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基于IVYA-FMD和EELM-Yager的轴承小样本故障诊断模型
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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。 展开更多
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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基于傅里叶变换频谱分析的液体折射率实时测量系统 被引量:1
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作者 潘云 张建兵 +1 位作者 周鹏 顾国庆 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第5期1061-1067,共7页
提出了一种基于傅里叶变换频谱分析技术的数字化、高精度、便携式液体折射率实时干涉测量系统。该系统以劈尖形液体容器构成的等厚干涉测量光路为基础,搭建了以CCD(charge coupled device)相机记录的共路干涉测量系统。以树莓派硬件系... 提出了一种基于傅里叶变换频谱分析技术的数字化、高精度、便携式液体折射率实时干涉测量系统。该系统以劈尖形液体容器构成的等厚干涉测量光路为基础,搭建了以CCD(charge coupled device)相机记录的共路干涉测量系统。以树莓派硬件系统为平台,Python语言为编程基础,通过傅里叶变换频谱分析和三次样条插值实现记录窗口内干涉条纹数的精确提取。设计了图形操作界面,实现了测量过程的动态可视,测量过程只需提前标定未注入液体时的初始干涉条纹数,无需额外预设参数即可实现流动液体折射率的实时测量。实验中分别测定了3种液体的折射率,并验证了测量系统的时间稳定性。结果表明,当初始干涉条纹数大于180条时,测量系统有较好的时间稳定性,且测量的相对误差均在0.754%以内。 展开更多
关键词 干涉测量 等厚干涉 傅里叶变换 折射率 树莓派
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