【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障信号非线性增强、耦合关系复杂的特点而导致传统的模型识别率低的问题,首先对轴承振动信号进行LMD分解,然后提取前三个PF信号的符号熵作为特征向量,作为神经网络的输入量;其次,利用混合蛙跳算法优异的全局寻优特性,克服传统ELM算法易陷入局部最优的缺陷,建立了基于混合蛙跳算法和极限学习机的新模型;最后,通过与BP网络、ELM网络的试验对比,SFLA-ELM模型具有较高的故障识别率和较强的健壮性.
【机 构】
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安徽工程大学机械工程学院,安徽工程大学人机自然交互和高效协同技术研究中心安徽省新型研发机构,安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目(1808085ME127),安徽省高校优秀青年骨干人才国外访问研修项目(gxgwfx2019041),安徽工程大学引进人才科研启动基金(2019YQQ004),安徽工程大学科研项目(Xjky019201905),安徽工程大学-鸠江区产业协同创新专项基金项目(2021cyxtb9),安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室开放课题(IFCIR2020001)。
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针对滚动轴承早期故障信号非线性增强、耦合关系复杂的特点而导致传统的模型识别率低的问题,首先对轴承振动信号进行LMD分解,然后提取前三个PF信号的符号熵作为特征向量,作为神经网络的输入量;其次,利用混合蛙跳算法优异的全局寻优特性,克服传统ELM算法易陷入局部最优的缺陷,建立了基于混合蛙跳算法和极限学习机的新模型;最后,通过与BP网络、ELM网络的试验对比,SFLA-ELM模型具有较高的故障识别率和较强的健壮性.
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