基于LMD近似熵和改进PSO-ELM的轴承故障诊断 作者： 卞东学 张金萍 来源：机床与液压 日期：2021-07-09 人气： 关键词： 局部均值分解 近似熵 改进PSO-ELM 故障诊断 版权信息：站内文章仅供学习与参考，如触及到您的版权信息，请与本站联系。 信息 资料大小 6.15 MB 文件类型 PDF 语言 简体中文 资料等级 ☆☆☆☆☆ 下载次数 简介 针对滚动轴承故障特征提取与故障识别困难的问题,提出局部均值分解(LMD)近似熵和改进粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)结合的滚动轴承故障诊断方法。将不同工况信号用LMD分解为一系列乘积分量,不同工况的信号在不同频带的近似熵值会发生改变,结合相关性系数选出前3个分量,计算近似熵定值作为输入的特征向量。针对PSO早熟收敛的缺点,引入自适应权重法与DE算法对PSO进行改进,将特征值输入到改进PSO-ELM网络模型中,对滚动轴承不同工况进行故障识别与分 进入下载地址列表 标签： 点赞 收藏 上一篇 下一篇 相关论文 发表评论 请自觉遵守互联网相关的政策法规，严禁发布色情、暴力、反动的言论。 中立 好评 差评 用户名: 验证码: 匿名? 发表评论 最新评论
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