【摘 要】
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为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出基于信息增益比的奇异谱分析(IGRSSA)与改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的诊断模型。首先,引入信息增益比实现信号自适应重构;其次,采用动态惯性权重和梯度信息对粒子群算法进行改进并用于优化支持向量机;然后,用IGRSSA对滚动轴承外圈故障、钢球故障和正常3种状态的振动信号进行降噪并提取时域特征值,使用平均影响值(MIV)筛选出最优特征参量作为后续故障信号特征数据集;最后,将BP神经网络、RBF神经网络、交叉验证优化的SVM、遗传算法优化的SVM和粒子群
【机 构】
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江苏航空职业技术学院航空工程学院,成都芯米科技有限公司技术研发部
【基金项目】
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2021年度院级课题资助项目(JATC21010104)。
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为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出基于信息增益比的奇异谱分析(IGRSSA)与改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的诊断模型。首先,引入信息增益比实现信号自适应重构;其次,采用动态惯性权重和梯度信息对粒子群算法进行改进并用于优化支持向量机;然后,用IGRSSA对滚动轴承外圈故障、钢球故障和正常3种状态的振动信号进行降噪并提取时域特征值,使用平均影响值(MIV)筛选出最优特征参量作为后续故障信号特征数据集;最后,将BP神经网络、RBF神经网络、交叉验证优化的SVM、遗传算法优化的SVM和粒子群
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