本文關(guān)鍵詞：基于VMD與分層極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)的不規(guī)則特性,致使信號(hào)故障特征難提取及難以辨識(shí)的問(wèn)題,為實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的智能診斷,提出基于VMD排列熵與分層極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先將測(cè)得振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD),利用排列熵進(jìn)一步提取各模態(tài)特征組成高維特征向量集;其次利用自動(dòng)編碼器(Automatic Encoder,AE)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的隱含層進(jìn)行分層,且使隱含層節(jié)點(diǎn)的輸入權(quán)值和閾值滿(mǎn)足正交條件;最后將構(gòu)建的特征向量作為H-ELM算法的輸入,通過(guò)訓(xùn)練建立H-ELM滾動(dòng)軸承故障分類(lèi)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:H-ELM滾動(dòng)軸承故障分類(lèi)模型比SVM、ELM故障分類(lèi)模型具有更高的精度、更強(qiáng)的穩(wěn)定性。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2015MS0512) 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金(2015QDL12)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承工作狀態(tài)正常與否直接關(guān)系著機(jī)械設(shè)備乃至整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),因此需要對(duì)滾動(dòng)軸承實(shí)施狀態(tài)嫉測(cè)和故障診斷[1]。但是由于加工工藝、工作環(huán)境等原因造成其信號(hào)非線(xiàn)性、非平穩(wěn)。而傳統(tǒng)的時(shí)頻域分析方法大多針對(duì)線(xiàn)性、穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析,因此難以精確、穩(wěn)定地識(shí)別軸承的

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 秦波;劉永亮;王建國(guó);李文卿;;基于小波包與奇異值分解的GA-SVM滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2016年06期

2 黃勤芳;程艷;陳偉珍;;改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)在滾動(dòng)軸承振動(dòng)故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2016年01期

3 張沛朋;郭飛燕;;基于PCA-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2015年11期

4 鐘小倩;馬文科;宋萌萌;;基于GA和LM組合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2014年12期

5 鐘小鳳;賀德強(qiáng);苗劍;;基于PCA-LSSVM的機(jī)車(chē)走行部滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年02期

6 王杰;畢浩洋;;一種基于粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)[J];鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2013年01期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張華;全桂軍;黃健;黃顯懷;閆升;劉沛然;劉航;田紀(jì)宇;;近紅外光譜和極限學(xué)習(xí)機(jī)分析反硝化除磷中胞內(nèi)聚合物[J];中國(guó)環(huán)境科學(xué);2017年05期

2 郝麗娜;王風(fēng)立;曹瑞珉;;基于多層超限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2017年14期

3 王禮云;朱振伸;董瑞瑞;;基于主曲線(xiàn)的空氣懸浮顆粒物質(zhì)PM10的預(yù)測(cè)[J];平頂山學(xué)院學(xué)報(bào);2017年02期

4 賀德強(qiáng);陳二恒;李笑梅;劉旗揚(yáng);;基于RS-LSSVM的高速列車(chē)走行部滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

5 王露;邢宗義;陳雙;張永;;基于自動(dòng)提取分段點(diǎn)的車(chē)輪外形輪廓擬合方法[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

6 陳雙;邢宗義;王露;張永;;基于激光位移傳感器的城軌車(chē)輛輪對(duì)尺寸在線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

7 秦波;孫國(guó)棟;王建國(guó);;基于VMD與分層極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年04期

8 王禮云;朱振伸;董瑞瑞;;基于主曲線(xiàn)的空氣懸浮顆粒物質(zhì)PM10的預(yù)測(cè)[J];南陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào);2017年02期

9 孟亞瓊;陸慧娟;嚴(yán)珂;關(guān)偉;;面向基因數(shù)據(jù)分類(lèi)的AGA-ELM算法研究[J];中國(guó)計(jì)量大學(xué)學(xué)報(bào);2017年01期

10 韓靜文;崔玉龍;辛博;張雅靜;;雙并行結(jié)構(gòu)優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)及其在回歸數(shù)據(jù)集中的應(yīng)用[J];內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 秦波;吳慶朝;張娟娟;王建國(guó);張文興;;基于PSO優(yōu)化SVM的轉(zhuǎn)爐煉鋼用氧量預(yù)測(cè)研究[J];測(cè)控技術(shù);2014年12期

2 夏均忠;蘇濤;王龍;張陽(yáng);冷永剛;;基于Hilbert譜奇異值的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];噪聲與振動(dòng)控制;2014年05期

3 侯一民;孫嘉兵;張宇;陳艷虎;;基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hilbert譜奇異值的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2014年07期

4 肖順根;宋萌萌;;基于小波包能量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J];機(jī)械強(qiáng)度;2014年03期

5 宋志杰;王健;;模糊聚類(lèi)和LM算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷[J];高壓電器;2013年05期

6 郭陽(yáng)明;冉從寶;姬昕禹;馬捷中;;基于組合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年01期

7 楊陽(yáng);陶彩霞;張睿興;;遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)的道岔控制電路故障診斷[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2013年01期

8 齊敏芳;付忠廣;景源;馬亞;;基于信息熵與主成分分析的火電機(jī)組綜合評(píng)價(jià)方法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2013年02期

9 楊凱;陳建宏;;基于主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沖擊地壓預(yù)測(cè)[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年05期

10 葉瑞召;李萬(wàn)紅;;基于小波包分解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷[J];軸承;2012年10期

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張益純,劉振娟;滾動(dòng)軸承故障分析探討[J];內(nèi)燃機(jī)配件;2000年03期

2 秦愷,陳進(jìn),姜鳴,陳春梅;一種滾動(dòng)軸承故障特征提取的新方法——譜相關(guān)密度[J];振動(dòng)與沖擊;2001年01期

3 鄧長(zhǎng)春;;聲發(fā)射法在滾動(dòng)軸承故障識(shí)別中的應(yīng)用[J];試驗(yàn)技術(shù)與試驗(yàn)機(jī);2002年Z2期

4 任昭蓉;滾動(dòng)軸承故障的小波診斷法[J];機(jī)械制造與自動(dòng)化;2004年06期

5 陸爽,田野;滾動(dòng)軸承故障特征識(shí)別的時(shí)頻分析研究[J];機(jī)床與液壓;2005年06期

6 江涌;基于余弦調(diào)頻小波變換的滾動(dòng)軸承故障研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2005年06期

7 程光友;;時(shí)域指標(biāo)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)設(shè)備工程;2005年12期

8 陳洪軍;趙新澤;王延軍;;滾動(dòng)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)的理論建模分析[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年04期

9 李崇晟;滾動(dòng)軸承故障的非線(xiàn)性診斷方法[J];軸承;2005年05期

10 趙春華;嚴(yán)新平;趙新澤;袁成清;高虹亮;;滾動(dòng)軸承故障的可拓物元診斷方法[J];潤(rùn)滑與密封;2006年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張益純;;常見(jiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷的技術(shù)探討[A];第十屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2000年

2 劉玉林;;貨車(chē)滾動(dòng)軸承故障不分解診斷技術(shù)參數(shù)選擇與優(yōu)化探討[A];擴(kuò)大鐵路對(duì)外開(kāi)放、確保重點(diǎn)物資運(yùn)輸——中國(guó)科協(xié)2005年學(xué)術(shù)年會(huì)鐵道分會(huì)場(chǎng)暨中國(guó)鐵道學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)和粵海通道運(yùn)營(yíng)管理學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2005年

3 楊積忠;左立建;;滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)例[A];設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)及其應(yīng)用——第十二屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

4 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[A];第九屆全國(guó)振動(dòng)理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

5 李放寧;;峰值能量在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];第十屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2000年

6 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[A];第九屆全國(guó)振動(dòng)理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

7 張九軍;;常見(jiàn)滾動(dòng)軸承故障的簡(jiǎn)易診斷[A];2008年全國(guó)煉鐵生產(chǎn)技術(shù)會(huì)議暨煉鐵年會(huì)文集（上冊(cè)）[C];2008年

8 李興林;;滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[A];2009年全國(guó)青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

9 唐海峰;陳進(jìn);董廣明;;信號(hào)稀疏分解方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

10 高耀智;;高階統(tǒng)計(jì)量與小波分析相結(jié)合在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];2009年全國(guó)青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 郝騰飛;航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障的核方法智能識(shí)別技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 廖強(qiáng);約束獨(dú)立分量和多小波分析在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

3 曾鳴;基于凸包的模式識(shí)別方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2016年

4 于江林;滾動(dòng)軸承故障的非接觸聲學(xué)檢測(cè)信號(hào)特性及重構(gòu)技術(shù)研究[D];大慶石油學(xué)院;2009年

5 楊柳松;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2013年

6 從飛云;基于滑移向量序列奇異值分解的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];上海交通大學(xué);2012年

7 趙協(xié)廣;基于小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[D];山東科技大學(xué);2009年

8 侯者非;強(qiáng)噪聲背景下滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

9 郭艷平;面向風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱滾動(dòng)軸承故障診斷的理論與方法研究[D];浙江大學(xué);2012年

10 孟濤;齒輪與滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)分析與診斷[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李男;基于LMD樣本熵和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[D];燕山大學(xué);2015年

2 李玉奎;基于非平穩(wěn)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 卜勇霞;基于時(shí)頻分析方法的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 馬寶;基于KICA和LSSVM的滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)及診斷方法[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 馮春生;基于多源不確定信息融合的數(shù)控機(jī)床滾動(dòng)軸承故障診斷方法與實(shí)驗(yàn)研究[D];青島理工大學(xué);2015年

6 王天一;基于正交小波優(yōu)化閾值降噪方法的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 宋耀文;基于振動(dòng)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提取與診斷研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

8 韓一村;基于多傳感器的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)研究[D];河南科技大學(xué);2015年

9 王秀娟;基于LMD的譜峭度算法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 段永強(qiáng);局部均值分解法在滾動(dòng)軸承故障自動(dòng)診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1306331