基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法

发布时间：2017-08-16 20:27

  本文关键词：基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法

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【摘要】：针对表征齿轮故障特征信息难提取与极限学习机输入权值与隐含层节点阈值随机选取,致使齿轮故障分类模型泛化能力弱、精度差的问题,提出一种基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号经过小波包分解,再利用分解所得各节点信号与原信号的相关系数选取出最优节点并计算其能量特征;其次,利用蝙蝠算法优化极限学习机的输入权值与隐含层节点阈值,建立BA-ELM的齿轮故障分类模型;最后,将所得小波包最优节点能量特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。实验结果表明,与基于SVM和ELM的故障分类方法相比,基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度,更强的泛化能力。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;浙江大学信息学部控制科学与工程学院;
【关键词】： 小波包 能量熵 蝙蝠算法 支持向量机 齿轮 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(21366017) 内蒙古自然科学基金(2015MS0512) 内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)部分资助
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 性,对于确保机械设备安全、可靠运行显得尤为重要。0引言当前,如何合理地提取齿轮信号的故障特征,并齿轮作为机械设备中的一种重要传动部件,其运使用有效的状态辨识方法进行状态识别成为齿轮故行状态的正常与否关系到整台设备的工作状况。然障诊断领域的研究热点。在特征提取

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本文编号：685386