【摘 要】
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针对单独从时域、频域、时频域对风机轴承振动信息描述的不充分性,以及传统故障诊断算法精度较低的问题,提出了基于多特征融合与XGBoost的风机轴承故障诊断算法。首先,提取轴
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572237)
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针对单独从时域、频域、时频域对风机轴承振动信息描述的不充分性,以及传统故障诊断算法精度较低的问题,提出了基于多特征融合与XGBoost的风机轴承故障诊断算法。首先,提取轴承振动信号的时域、频域以及时频域特征,然后利用XGBoost算法对轴承故障进行诊断,计算每个特征在树节点分裂中获取的信息增益,并根据特征信息增益对特征进行筛选,最后采用支持向量机(SVM),K最近邻(KNN),人工神经网络(ANN)等算法对筛选后的特征进行故障诊断对比实验。仿真结果表明:本文算法可以提取出具有高区分性和独立性的特征,同时在
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