【摘 要】
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研究强分类器ELM-Adaboost模型在滚动轴承故障诊断中的运用.首先,从滚动轴承故障振动信号中提取时域特征参数,并采用因子分析法对变量进行降维处理;其次,对ELM-Adaboost模型中的关键参数进行详细分析,并选择最优的参数对ELM-Adaboost模型进行优化;最后,将ELM-Adaboost模型用于滚动轴承故障诊断中.实验研究结果表明:神经元数量和激活函数都能明显的影响到故障诊断准确率;激活函数采用Hardlim()函数的诊断效果比其它函数要好;ELM-Adaboost模型对神经元数量引起的诊断
【机 构】
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江苏航空职业技术学院航空工程学院,江苏镇江212134
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研究强分类器ELM-Adaboost模型在滚动轴承故障诊断中的运用.首先,从滚动轴承故障振动信号中提取时域特征参数,并采用因子分析法对变量进行降维处理;其次,对ELM-Adaboost模型中的关键参数进行详细分析,并选择最优的参数对ELM-Adaboost模型进行优化;最后,将ELM-Adaboost模型用于滚动轴承故障诊断中.实验研究结果表明:神经元数量和激活函数都能明显的影响到故障诊断准确率;激活函数采用Hardlim()函数的诊断效果比其它函数要好;ELM-Adaboost模型对神经元数量引起的诊断准确率波动性较小;在重复30次实验中,ELM-Adaboost模型对不同类型的轴承故障诊断准确率均在84％以上,而ELM模型则在78％以上,且ELM-Adaboost模型对重复诊断导致的结果波动性相比较低.
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