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基于GWO-VMD-LSSVM的滚动轴承故障诊断 被引量：5
1
作者 曾耀传 《自动化技术与应用》 2024年第11期24-28,共5页
针对滚动轴承故障类型及损伤程度难以识别的问题,提出一种灰狼优化算法(GWO)优化变分模态分解(VMD)及最小二乘支持向量机(LSSVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,该方法通过GWO-VMD算法对滚动轴承原始信号进行参数寻优及分解,减少噪声成... 针对滚动轴承故障类型及损伤程度难以识别的问题,提出一种灰狼优化算法(GWO)优化变分模态分解(VMD)及最小二乘支持向量机(LSSVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,该方法通过GWO-VMD算法对滚动轴承原始信号进行参数寻优及分解,减少噪声成分的干扰;其次,提取分量的奇异值及排列熵,并与原始信号的时域特征共同组成输入特征向量;最后采用GWO-LSSVM方法进行故障模式识别。实验分析结果表明,所提方法拥有比BP网络及GWO-SVM方法更好的故障识别精度,能够较好地实现滚动轴承故障类型及损伤程度的判别。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 灰狼优化算法 变分模态分解 最小二乘支持向量机
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