【摘 要】
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针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中科院太空应用重点实验室开放基金(LSU-KFJJ-2018-07),北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20180513)
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针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关系数法选取有效IMF分量进行信号重构;再提取重构信号的近似熵、峭度、峰峰值、峰值因子、波形因子作为特征值组成特征向量;最后,将归一化的特征向量输入WOA_LSSVM进行故障类别识别。将该方法
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