【摘 要】
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为了提高单分类支持向量机(one class support vector machine,OCSVM)在滚动轴承性能退化评估的准确性,提出了一种基于具有自适应白噪声的完备经验模态分解方法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和OCSVM相结合的性能退化评估方法.首先采用CEEMDAN将采集的振动信号计算展开为多
【机 构】
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华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室 南昌 330013
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为了提高单分类支持向量机(one class support vector machine,OCSVM)在滚动轴承性能退化评估的准确性,提出了一种基于具有自适应白噪声的完备经验模态分解方法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和OCSVM相结合的性能退化评估方法.首先采用CEEMDAN将采集的振动信号计算展开为多个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),根据IMFs的能量密度获得典型的特征信号;其次,通过粒子群算法优化OCSVM的参数ν和径向基核函数参数g,增强OCSVM的学习能力和泛化能力;最后,使用3σ设置自适应阈值,确定轴承早期失效阈值并用CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法验证评估结果的正确性,采用辛辛那提大学的轴承实验全寿命数据验证所提模型的有效性.结果 表明,PSO算法优化OCSVM的模型可以准确地对轴承运行全寿命状态监测,与支持向量描述(support vector data description,SVDD)和参数自选的OCSVM模型相比,该方法的性能退化评估模型更有效和优越.
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