基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：aaaldj

【摘要】

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针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进

【作者】

：

王振亚姚立纲蔡永武张俊

【机构】

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福州大学机械工程及自动化学院

【出处】

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振动与冲击

【发表日期】

：

2021年6期

【关键词】

：

故障诊断行星齿轮箱熵-流特征改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(Isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(SVM) fault

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51775114,51275092),福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台(2014H21010011)

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针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进

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