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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了融合时频特征与IWOA‑HKELM的轴承故障诊断方法，包括如下方法步骤：S1：获取轴承在不同状态下运行的振动信号；S2：将振动信号分解为若干个本征模态分量IntrinsicModeFunction，IMF，通过皮尔逊相关系数‑峭度综合评价指标筛选含有故障特征的IMF；S3：提取筛选后IMF的熵特征，构建故障特征矩阵，随后对故障特征矩阵进行归一化处理；S4：构建混合核极限学习机Hybridnuclearlimitlearningmachine，HKELM分类器模型；S5：在鲸鱼优化算法Whaleoptimizationalgorithm，WOA的基础上引入Tent混沌映射、非线性收敛因子、自适应惯性权重、黄金正弦策略和自适应t分布变异策略，然后建立IWOA‑HKELM故障诊断模型并计算故障诊断模型对测试集的诊断正确率。本发明具有良好的诊断精度和鲁棒性的优点。
主权项：1.融合时频特征与IWOA-HKELM的轴承故障诊断方法，其特征在于，方法步骤如下：S1：采集轴承的振动信号，然后对振动信号进行预处理，得到若干IMF信号；S2：构建峭度-皮尔逊相关系数综合评价指标，计算各IMF与原始信号的综合评价指标值，并对综合评价指标值降序排列；S3：分别提取前四阶IMF的排列熵、模糊熵、近似熵和样本熵，按行排列组成故障特征行向量，重复特征提取过程构建故障特征矩阵，随后对故障特征矩阵进行归一化处理并按比例分为训练集及测试集；S4：构造混合核极限学习机HKELM，引入Tent混沌映射优化鲸鱼初始种群，使用非线性收敛因子和自适应惯性权重，融合黄金正弦策略，引入自适应t分布变异策略对鲸鱼优化算法进行改进，根据训练集及改进鲸鱼优化算法IWOA对HKELM的参数进行优化，建立IWOA-HKELM故障诊断模型；S5：采用测试集对故障诊断模型IWOA-HKELM进行测试，计算该模型对于测试集的诊断正确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 融合时频特征与IWOA-HKELM的轴承故障诊断方法
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