基于特征选择与软竞争ART的轴承故障诊断

李清蕾; 万小金; 徐增丙; 王凯; 赵乾坤

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基于特征选择与软竞争ART的轴承故障诊断

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模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,简称Fuzzy ART)已被广泛应用于机械设备实时监控和故障诊断。Fuzzy ART采用只允许一个获胜节点学习的硬竞争学习机制,导致系统极易产生误判。针对此问题,将Yu范数相似度准则、生物侧抑制理论与Fuzzy ART相结合,建立了允许多个获胜节点学习的软竞争ART(简称Soft-ART)算法。为了提高故障诊断精度,运用Yu范数相似度测度改进了基于距离测度的特征参数选择方法。利用轴承故障诊断数据对特征选择算法及Soft-ART算法进行了检验,并与FCM,BP及Fuzzy ART算法进行了对比。结果表明,该Soft-ART算法具有更高的诊断精度,同时说明了特征选择算法的有效性。

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来源
《振动．测试与诊断》 |2018年第6期|1199-1204|共7页
作者
李清蕾; 万小金; 徐增丙; 王凯; 赵乾坤;
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作者单位

武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;

武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心;

武汉科技大学机械自动化学院;

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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;人工智能理论;
关键词
故障诊断; 自适应共振理论; 软竞争学习; 特征选择;

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