【摘 要】
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传统的旋转机械故障诊断存在需人工干预、诊断精度低等问题。为更好诊断旋转机械故障,提出基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法。首先在正常状态和转子不平衡、转子不对
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61640312,61763037);北京市自然科学基金资助项目(4172007);北京市教育委员会资助项目
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传统的旋转机械故障诊断存在需人工干预、诊断精度低等问题。为更好诊断旋转机械故障,提出基于核极限学习机的旋转机械故障诊断方法。首先在正常状态和转子不平衡、转子不对中、轴承座松动3种故障状态下采集旋转机械的振动信号,降噪后提取各频段小波能量作为故障特征,以此为基础建立基于核极限学习机的旋转机械故障诊断模型。在旋转机械故障模拟实验台上进行的应用实验表明,KELM方法比ELM有更高的稳定性,KELM的故障诊断准确率大于99%,诊断性能优于极限学习机和支持向量机。
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