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基于改进变分模态分解和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法

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专利号 2017114320437 专利名称 基于改进变分模态分解和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法
专利类型 发明专利 国际分类 G01M13/04;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00
申请人 合肥工业大学 申请地址 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
发明人 唐昊;司加胜;李晓庆;苗刚中;承敏钢 申请日期 2017-12-26
下证状态 已下证 更新时间 2022-09-19 11:38:53
专利摘要 本发明公开了一种基于改进变分模态分解和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法,其特征在于:采集不同类型故障下滚动轴承的振动信号,采用最大相关峭度反卷积对振动信号滤波,以粒子群算法对最大相关峭度反卷积方法进行参数寻优,提出以信号反卷积后包络能量熵作为适应度函数;提出能量阈值对变分模态分解的模态个数进行改进,实现对滤波后的振动信号的改进变分模态分解,得到对应振动信号的模态矩阵;将所述模态矩阵进行奇异值分解,得到奇异值向量并构建滚动轴承故障特征集;采用极限学习机对所述故障特征集进行训练,建立滚动轴承故障诊断模型。本发明实现滚动轴承复杂振动信号的稳定特征提取,从而提升诊断准确率。

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