本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：針對傳統(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?jié)L動軸承故障分類精度、效率差的問題,提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動軸承故障診斷方法。首先,將采集的信號經(jīng)EMD后,提取與原信號相關(guān)度較大的IMF能量指標(biāo)。其次,建立滾動軸承的極限學(xué)習(xí)機(jī)故障分類模型;最后,將能量指標(biāo)組成的特征向量作為模型輸入進(jìn)行滾動軸承不同故障狀態(tài)的分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與基于BP、SVM、PSO-SVM與GA-SVM故障分類方法相比,基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動軸承故障診斷方法具有更快的運(yùn)行速度、更高的分類精度。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EMD IMF 極限學(xué)習(xí)機(jī) 滾動軸承
【基金】：國家自然科學(xué)基金(21366017,51565046) 內(nèi)蒙古科技廳高新技術(shù)領(lǐng)域科技計(jì)劃重大項(xiàng)目(20130302) 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)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中的關(guān)鍵零部件,其運(yùn)行狀態(tài)的正常與否直接關(guān)系到整臺設(shè)備的性能。及時有效地對滾動軸承實(shí)施故障診斷,對于保證整臺設(shè)備的可靠運(yùn)行具有重要的意義。因此,與滾動軸承相關(guān)的故障診斷技術(shù)一直是故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其中,隨著人工智能的發(fā)展,各種智

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本文編號：865021