基于多尺度迁移符号动力学熵和支持向量机的轴承诊断方法研究

于广伟; 闫莉

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基于多尺度迁移符号动力学熵和支持向量机的轴承诊断方法研究

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摘要

针对传统数据驱动故障诊断模型在机械系统诊断中存在的泛化能力下降甚至失效的问题,应用迁移学习的思想,提出了基于多尺度迁移符号动力学熵和支持向量机的故障识别算法。采用多尺度符号动力学熵提取故障特征,在此基础上提出基于迁移学习的特征映射技术,使非同分布数据的特征在映射后分布差异减小。对多尺度迁移符号动力学熵方法的参数进行优选,将其输入支持向量机中,进一步提高最终的故障识别率。通过轴承故障实验信号的测试证明,基于多尺度迁移符号动力学熵的滚动轴承诊断方法能够有效提升数据驱动故障诊断模型的泛化能力,实现少量样本下滚动轴承不同故障位置的准确识别。

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来源
《西北工业大学学报》 |2023年第2期|344-353|共10页
作者
于广伟; 闫莉;
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作者单位

西安工业大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
多尺度迁移符号动力学熵; 特征提取; 迁移学习; 故障诊断; 滚动轴承;

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