【摘 要】
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针对中介轴承故障振动信号具有传递路径复杂、强背景噪声干扰等特点,其故障特征不易提取的问题,提出基于自适应噪声完全经验模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法(GWO)优化的极限学习机(ELM)相结合的中介轴承故障诊断方法。利用CEEMDAN和相关系数-能量比-峭度准则(CEKC)对振动信号进行分解、筛选、重构;再提取重构信号的时域和频域特征构成特征矩阵;然后以平均错误率作为GWO的适应度值,对ELM的
【基金项目】
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辽宁省教育厅系列项目(JYT2020010);
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针对中介轴承故障振动信号具有传递路径复杂、强背景噪声干扰等特点,其故障特征不易提取的问题,提出基于自适应噪声完全经验模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法(GWO)优化的极限学习机(ELM)相结合的中介轴承故障诊断方法。利用CEEMDAN和相关系数-能量比-峭度准则(CEKC)对振动信号进行分解、筛选、重构;再提取重构信号的时域和频域特征构成特征矩阵;然后以平均错误率作为GWO的适应度值,对ELM的输入层与隐含层的权值和隐含层阈值进行优化后重新构建ELM;最后将特征矩阵输入ELM得到故障诊断结果。应用于中介轴承故障诊断中,ELM在GWO优化后故障诊断正确率有明显提升,其中45°方向传感器数据正确率由93.33%提升到99.17%。结果表明:该方法能够有效诊断中介轴承故障类型,表现出了较强的泛化能力。
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