【摘 要】
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针对滚动轴承数据信号不稳定、非线性的特性,提出一种采用集合经验模态分解(EEMD)、希尔伯特(Hilbert)变换实现特征提取,改进教与学算法(ITLBO)优化支持向量机(SVM)参数的滚
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682016CX031),国家自然科学基金项目(51675450)
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针对滚动轴承数据信号不稳定、非线性的特性,提出一种采用集合经验模态分解(EEMD)、希尔伯特(Hilbert)变换实现特征提取,改进教与学算法(ITLBO)优化支持向量机(SVM)参数的滚动轴承故障诊断方法.首先通过EEMD方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取Hilbert变换获得模态函数的瞬时频率;对模态函数和其瞬时频率进行统计特征提取并实现特征变量降维,提高诊断效率;最后利用ITLBO算法优化SVM参数,构造ITLBO_SVM诊断模型进行多分类故障诊断.实例证明,信号经过EEMD分解和Hilber
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