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作品数：696被引量：1385H指数：16
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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型
《机电工程》2025年第1期62-71,共10页桂芳 李健 刘磊 
国家自然科学基金资助项目(52075142)。
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速...
关键词：滚动轴承 故障诊断 改进精细复合多元多尺度反向散布熵 概率神经网络 多通道信号 哈里斯鹰优化器 
基于HMFDE和t-SNE的旋转机械故障诊断方法被引量：2
《机电工程》2024年第6期1058-1067,共10页尹久 张杰 
国家自然科学基金资助项目(51577065)。
针对旋转机械的故障特征提取较难,以及单一类型的特征无法全面反映故障特性的问题,提出了一种基于混合多尺度波动散布熵(HMFDE)、t分布-随机邻域嵌入(t-SNE)和郊狼优化算法(COA)优化极限学习机(ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用...
关键词：旋转机械 故障诊断 齿轮箱 滚动轴承 混合多尺度波动散布熵 t分布-随机邻域嵌入 郊狼优化算法 极限学习机 
基于CMMFDE与多传感器信息融合的旋转机械故障诊断研究被引量：3
《机电工程》2024年第5期807-816,共10页程志平 王潞红 欧斌 吴军良 
江西省教育厅科学技术研究项目(218414)。
采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)...
关键词：旋转机械 故障诊断 齿轮箱 离心泵 复合多元多尺度波动散布熵 哈里斯鹰优化极限学习机 
基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用被引量：2
《机电工程》2024年第1期11-21,共11页王潞红 邹平吉 
山西省基础研究计划项目(20210302124485)。
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精...
关键词：改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别 
基于多尺度散布熵的磁声发射信号特征识别方法
《机电工程》2024年第1期158-165,共8页李梦俊 沈功田 沈永娜 王强 
国家自然科学基金资助项目(62071494)。
在工程中对设备进行应力检测和微损伤检测时,采集磁声发射信号易受噪声干扰,同时其特征的提取也存在困难,为此,将变分模态分解与散布熵相结合,提出了一种基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法。首先,设计搭建了检测...
关键词：磁声发射 变分模态分解 散布熵 Q345钢 信号特征识别 本征模态函数 
基于HRFDE和GSA-PNN的旋转机械故障识别模型被引量：2
《机电工程》2023年第12期1869-1879,共11页赫大雨 王强 
吉林省职业教育科研课题项目(2022XHZ009)。
采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)...
关键词：旋转机械 反向波动散布熵 层次反向波动散布熵 故障分类器 引力搜索算法 概率神经网络 
基于CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM的机载燃油泵故障辨识被引量：2
《机电工程》2023年第10期1616-1623,共8页刘军龙 俞凯耀 张相春 
浙江省高等教育研究项目(KT2022324);遵义师范学院博士基金资助项目(遵师BS〔2018〕14号)。
针对机载燃油泵振动信号的有效分量相互耦合、故障特征提取困难,进而导致故障识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、多尺度波动散布熵(MFDE)和哈里斯鹰算法(HHO)优化支持向量机(SVM)的机载燃油泵故...
关键词：泵 故障识别准确率 自适应噪声完备经验模态分解 多尺度波动散布熵 哈里斯鹰优化 支持向量机 
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法被引量：5
《机电工程》2023年第6期952-959,共8页陆春元 焦洪宇 
国家自然科学基金资助项目(51605046);江苏政府留学奖学金资助项目(JS-2017-188)。
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音...
关键词：声振信号融合 离心泵损伤检测 改进精细复合多元多尺度散布熵 灰狼算法 支持向量机 
基于变分模态分解和精细复合多尺度均值散布熵的轴承故障诊断被引量：8
《机电工程》2023年第5期682-690,共9页张婕 张梅 陈万利 
国家自然科学基金资助项目(51874010);安徽高校自然科学研究基金资助项目(KJ2020A0309)。
为充分提取非线性、非平稳的轴承故障信号特征信息,进而提高轴承故障诊断精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和精细复合多尺度均值散布熵(RCMMDE)的轴承故障诊断方法(算法)。首先,使用VMD将轴承故障振动信号分解为了多个模态分量,通...
关键词：轴承故障诊断 变分模态分解 精细复合多尺度均值散布熵 鲸鱼算法 支持向量机 超参数寻优 
基于RCMRFDE和ELM的滚动轴承故障检测方法被引量：3
《机电工程》2023年第1期1-10,共10页周经龙 乔惠萍 
重庆市教育委员会科学技术研究重点项目(KJZD-K201805401)。
为了有效地提升滚动轴承故障诊断的可靠性和准确性,鉴于精细复合多尺度反向波动散布熵(RCMRFDE)方法在描述非线性序列复杂度和特征提取方面的优势,提出了一种结合RCMRFDE和极限学习机(ELM)的滚动轴承综合故障检测方法(该方法包括健康检...
关键词：轴承故障诊断 故障特征提取 轴承健康检测 故障分类 精细复合多尺度反向波动散布熵 极限学习机 综合故障检测 
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