【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断的特征分辨性较低、准确度不高等问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和正余弦算法(SCA)优化多核相关向量机(MRVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法分解原始振动信号,提取本征模态分量(IMF)的能量占信号总能量的比例和能量熵作为故障特征;然后引入混合核函数,采用SCA算法优化权重参数和核参数,构建MRVM模型实现对滚动轴承的故障诊断。试验结果表明,SCA-MRVM模型具有较高的识别率,能有效提高故障诊断精度。
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,陆军装备部驻沈阳军代局驻哈尔滨地区军代室,镇江船舶电器有限责任公司
【基金项目】
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江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2019085)。
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针对滚动轴承故障诊断的特征分辨性较低、准确度不高等问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和正余弦算法(SCA)优化多核相关向量机(MRVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法分解原始振动信号,提取本征模态分量(IMF)的能量占信号总能量的比例和能量熵作为故障特征;然后引入混合核函数,采用SCA算法优化权重参数和核参数,构建MRVM模型实现对滚动轴承的故障诊断。试验结果表明,SCA-MRVM模型具有较高的识别率,能有效提高故障诊断精度。
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