本文關(guān)鍵詞：基于小波包最優(yōu)節(jié)點能量特征的BA-ELM齒輪故障診斷方法

  更多相關(guān)文章： 小波包 能量熵 蝙蝠算法 支持向量機 齒輪 故障診斷

【摘要】：針對表征齒輪故障特征信息難提取與極限學習機輸入權(quán)值與隱含層節(jié)點閾值隨機選取,致使齒輪故障分類模型泛化能力弱、精度差的問題,提出一種基于小波包最優(yōu)節(jié)點能量特征的BA-ELM齒輪故障診斷方法。該方法首先將齒輪振動信號經(jīng)過小波包分解,再利用分解所得各節(jié)點信號與原信號的相關(guān)系數(shù)選取出最優(yōu)節(jié)點并計算其能量特征;其次,利用蝙蝠算法優(yōu)化極限學習機的輸入權(quán)值與隱含層節(jié)點閾值,建立BA-ELM的齒輪故障分類模型;最后,將所得小波包最優(yōu)節(jié)點能量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。實驗結(jié)果表明,與基于SVM和ELM的故障分類方法相比,基于小波包最優(yōu)節(jié)點能量特征的BA-ELM齒輪故障診斷方法具有更高的分類精度,更強的泛化能力。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院;浙江大學信息學部控制科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 小波包 能量熵 蝙蝠算法 支持向量機 齒輪 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金(21366017) 內(nèi)蒙古自然科學基金(2015MS0512) 內(nèi)蒙古科技大學創(chuàng)新基金(2015QDL12)部分資助
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 性,對于確保機械設(shè)備安全、可靠運行顯得尤為重要。0引言當前,如何合理地提取齒輪信號的故障特征,并齒輪作為機械設(shè)備中的一種重要傳動部件,其運使用有效的狀態(tài)辨識方法進行狀態(tài)識別成為齒輪故行狀態(tài)的正常與否關(guān)系到整臺設(shè)備的工作狀況。然障診斷領(lǐng)域的研究熱點。在特征提取

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