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基于ESMD熵融合與PSO-SVM的電機軸承故障診斷
宿文才; 張樹團; 劉濤; 井超 海軍航空大學; 山東煙臺264001; 92212部隊; 山東青島266109
關鍵詞：熵融合 故障診斷
摘要：為提高電機軸承故障診斷的準確性,提出了一種基于極點對稱模態分解算法(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)熵融合與粒子群算法(PSO)優化支持向量機(SVM)的診斷方法。首先采用ESMD將故障數據分解獲得數個固有模態分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根據相關性篩選IMF并計算其多種特征熵;采用核主成分分析(KPCA)用于融合特征熵,增大區分度;利用PSO尋優SVM參數,提高故障識別率。最后通過試驗分析表明,該方法可有效提取電機軸承故障特征并精確判別出故障類型,與其它方法相比識別率較高。
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