基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法

发布时间：2019-05-16 09:53

【摘要】：针对表征齿轮故障信息的特征难提取与极限学习机无法处理随时间变化的信息流,致使齿轮故障分类模型精度差、泛化能力弱的问题,提出一种基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号进行相空间重构,并对重构矩阵进行奇异值分解得到奇异值特征向量;其次,建立在线贯序极限学习机的齿轮故障分类模型,并将奇异值特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的辨识。实验结果表明:与基于BP、SVM与ELM的故障分类方法相比,基于基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法具有更快的学习速度、更高的分类精度与更强的泛化能力。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the features of gear fault information and the limit learning machine can not deal with the information flow changing with time, the accuracy of gear fault classification model is poor and the generalization ability is weak. A gear fault diagnosis method based on online sequential limit learning machine is proposed. In this method, the gear vibration signal is reconstructed in phase space, and the singular value eigenvector is obtained by singular value decomposition of the reconstructed matrix. Secondly, the gear fault classification model of online sequential limit learning machine is established, and the singular value eigenvector is used as the input of the model to identify the different fault states of gear. The experimental results show that compared with the fault classification method based on BP,SVM and ELM, the gear fault diagnosis method based on online sequential limit learning machine has faster learning speed, higher classification accuracy and stronger generalization ability.
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(21366017) 内蒙古自然科学基金项目(2015MS0512) 内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)
【分类号】：TH132.41

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本文编号：2478206