论文摘要
为了提高滚动轴承故障类型诊断准确度,提出了磷虾算法优化多分类支持向量机的轴承故障诊断方法。对于时频域特征参数的提取,将CEEMD算法与小波包优势结合,提出了CEEMD与小波包半软阈值去噪相结合的提取方法;对于特征参数降维,针对轴承振动信号的非线性特点,使用局部线性嵌入算法降维,对降维后特征参数使用模糊C均值聚类进行验证,可以看出LLE降维不仅降低了计算量而且有利于模式识别;将二叉树法与投票法支持向量机结合,给出了混合多分类支持向量机,使用磷虾算法对其进行参数优化。实验验证可知,磷虾算法优化的多分类支持向量机具有很高的输出精度,轴承状态识别准确率为100%,使用粒子群算法优化的支持向量机输出精度低,轴承状态识别准确率为79%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕震宇
关键词: 滚动轴承,故障诊断,多分类支持向量机,磷虾算法,局部线性嵌入算法
来源: 制造技术与机床 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 山东职业学院
基金: 省教育厅科研课题(KJ2018ZBB022)
分类号: TH133.33
DOI: 10.19287/j.cnki.1005-2402.2019.05.023
页码: 130-136
总页数: 7
文件大小: 435K
下载量: 147
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标签：滚动轴承论文; 故障诊断论文; 多分类支持向量机论文; 磷虾算法论文; 局部线性嵌入算法论文;