【摘 要】
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针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法--蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分
【机 构】
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广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室,广东省石油化工装备工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0808600);国家自然科学基金(61473094,61673127);茂名市科技计划项目(2017317)
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针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法--蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型;首先采用滚动轴承振动信号的5种代表性时域无量纲指标作为诊断模型输入特征,然后,利用蝙蝠算法的全局寻优能力对ELM模型的参数进行优化,获取最优输入权重和隐含层偏置的ELM分类模型,最后采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集验证算法诊断效果;实验结果表明:该方法可以有效地对滚动轴承不同故障状态进行识别,与BP神
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