滚动轴承故障特征选择的Filter与改进灰狼优化混合算法

侯钰哲; 李舜酩; 龚思琪; 黄继刚; 张建兵; 卢静

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滚动轴承故障特征选择的Filter与改进灰狼优化混合算法

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摘要

为了从原始高维特征空间中选择最具鉴别能力的特征,提高轴承故障诊断精度,提出了一种Filter与改进灰狼优化混合的故障特征选择算法。首先,针对滚动轴承的原始振动信号,利用一种基于Hilbert-Huang变换的时频域特征提取策略建立高维敏感特征集合。然后,通过由ReliefF算法与拉普拉斯分数构成的混合Filter方法对原始特征集合进行相关性评估并快速筛选重要特征,从而完成特征集合的一次预选。最后,引入改进灰狼优化算法对预选特征集合进行二次筛选,实现冗余特征去除的同时,完成对支持向量机模型参数的优化。利用旋转机械振动试验台获取故障轴承数据进行了验证,试验结果表明,该方法显著提高了分类器模型的诊断准确率,有效实现了故障数据集的特征降维,并且与同类方法相比,所提方法具有更好的综合性能。

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来源
《计算机集成制造系统》 |2023年第5期|1452-1461|共10页
作者
侯钰哲; 李舜酩; 龚思琪; 黄继刚; 张建兵; 卢静;
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作者单位

南京航空航天大学能源与动力学院;

南京航空航天大学金城学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
特征选择; RELIEFF算法; 拉普拉斯分数; 改进灰狼优化; 故障诊断;

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