【摘 要】
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由于旋转电机滚动轴承振动信号存在不平稳、非线性的特征,传统时频分析法、小波分解法存在在信号分解过程中能量泄露、自适应能力差的问题,经验模态分解(EMD)法存在模态混叠等问题.提出一种基于噪声自适应完备总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),利用具有麻雀捕食预警机制的粒子群算法(SPSO)优化极限学习机神经网络(ELM)的CEEMDAN-SPSO-ELM算法.利用所提方法对滚动轴承单一与多种损伤故障进行分析诊断,结果表明,所提算法具有有效性及诊断准确性.
【机 构】
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辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
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由于旋转电机滚动轴承振动信号存在不平稳、非线性的特征,传统时频分析法、小波分解法存在在信号分解过程中能量泄露、自适应能力差的问题,经验模态分解(EMD)法存在模态混叠等问题.提出一种基于噪声自适应完备总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),利用具有麻雀捕食预警机制的粒子群算法(SPSO)优化极限学习机神经网络(ELM)的CEEMDAN-SPSO-ELM算法.利用所提方法对滚动轴承单一与多种损伤故障进行分析诊断,结果表明,所提算法具有有效性及诊断准确性.
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