【摘 要】
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旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点.针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限
【机 构】
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燕山大学电气工程学院 秦皇岛066004;国网冀北电力有限公司唐山供电公司 唐山063000
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旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点.针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法.ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确.利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量.WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好.AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度.利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率.通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高.AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5％,对外圈故障诊断的准确率达到100％.
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