本文關(guān)鍵詞：基于EEMD和ELM的齒輪故障狀態(tài)識別　出處：《組合機床與自動化加工技術(shù)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：由于傳統(tǒng)智能故障診斷方法所需調(diào)整參數(shù)多且難以確定、訓(xùn)練速度慢,致使齒輪軸承故障分類精度、效率差的問題,提出一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與極限學(xué)習(xí)機結(jié)合的齒輪診斷方法。首先將采集的信號經(jīng)EEMD后,提取與原信號相關(guān)較大的IMF能量指標,建立齒輪的極限學(xué)習(xí)機故障分類模型;最后,將能量指標組成的特征向量作為模型輸入進行齒輪不同故障狀態(tài)的分類識別。把ELM識別的結(jié)果與SVM識別結(jié)果作對比,結(jié)果表明ELM的齒輪故障診斷方法具有較快的運行速度、較高的分類精度。
[Abstract]:The traditional intelligent fault diagnosis method needs many adjustment parameters and is difficult to determine, and the training speed is slow, which leads to the problem of fault classification accuracy and low efficiency of gear bearing. A gear diagnosis method based on the combination of set empirical mode decomposition and ultimate learning machine is proposed. Firstly, the collected signal is extracted by EEMD, and the IMF energy index which is related to the original signal is extracted. The fault classification model of the ultimate learning machine is established. Finally, the eigenvector composed of energy index is used as model input to classify and identify different fault states of gears, and the results of ELM recognition and SVM recognition are compared. The results show that the method of gear fault diagnosis based on ELM has faster running speed and higher classification accuracy.
【作者單位】： 沈陽理工大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省科技工業(yè)公關(guān)項目(2013220022)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪作為機械設(shè)備中的關(guān)鍵零部件,整臺設(shè)備的性能與齒輪運行狀態(tài)的正常與否有直接關(guān)系。因此,齒輪相關(guān)的故障診斷技術(shù)一直是故障診斷領(lǐng)域的研究熱點。隨著人工智能的發(fā)展,各種智能診斷方法也不斷融入故障診斷領(lǐng)域。如:ELM(Extreme Learning Ma-chine)模型具有學(xué)習(xí)速度快,

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本文編號：1424839