【摘 要】
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针对DF4型内燃机车轮对轴承不同故障状态的判别问题，提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（Composit Multiscale Weighted Permutation Entropy， CMWPE）和自适应进化极限学习机（Self-Adaptive Evolutionary Extreme Learning Machine， SaE-ELM）的机车轮对轴承故障识别方法。CMWPE基于复合粗粒化和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51665013，51865010）； 江西省教育厅科学技术研究项目（200616，191327）；
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针对DF4型内燃机车轮对轴承不同故障状态的判别问题，提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（Composit Multiscale Weighted Permutation Entropy， CMWPE）和自适应进化极限学习机（Self-Adaptive Evolutionary Extreme Learning Machine， SaE-ELM）的机车轮对轴承故障识别方法。CMWPE基于复合粗粒化和加权排列熵的思想，能很好地区分信号的不同模式。极限学习机的网络参数通过自适应进化算法进行优化，解决了ELM随机选取网络参数的局限性，提高了网络的泛化性能。计算机车轮对轴承不同健康状态下振动信号的CMWPE，利用SaE-ELM识别轴承所属故障类型及故障程度。在机务段的JL-501轴承检测台上采集了七种不同健康状态的轮对轴承试件的振动信号数据。结果表明，CMWPE特征提取效果优于MPE和MWPE；SaE-ELM模式识别效果优于参数不经优化的ELM。所提方法能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障，且故障识别率达到100%。
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