检索结果-南通市图书馆

机械设计 2024年第2期41卷 81-87页

作者：朱伏平张又才杨方燕西南科技大学制造科学与工程学院四川绵阳621010

为充分利用滚动轴承的故障特征信息,提高故障诊断的准确性和可靠性,文中提出了一种基于全矢自适应噪声完全集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)能量矩和自适应多种群... 详细信息

为充分利用滚动轴承的故障特征信息,提高故障诊断的准确性和可靠性,文中提出了一种基于全矢自适应噪声完全集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)能量矩和自适应多种群混合麻雀搜索算法(Adaptive Multi-population Hybrid Sparrow Search Algorithm,amhssa)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法。首先,采用全矢谱技术融合同源双通道信号;其次,采用CEEMDAN算法处理融合信号,选择相关系数较大的前5阶IMF分量,并计算其能量矩作为支持向量机模型的特征输入;最后,提出amhssa算法并优化支持向量机模型的参数,建立amhssa-SVM故障诊断模型。对该模型进行测试,结果表明:此模型有效提高了识别准确性,与类似模型对比,进一步证明了其在分类精度和优化时间方面的优越性。

关键词：滚动轴承故障诊断全矢谱 CEEMDAN amhssa SVM

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：