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基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断

作者：
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故障诊断
滚动轴承
SSDSL-Isomap
变分模态分解(VMD)
改进复合多尺度熵(ICMSE)
粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)
摘要：
针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法.利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型.VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力.调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100％.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 故障诊断 滚动轴承 SSDSL-Isomap 变分模态分解(VMD) 改进复合多尺度熵(ICMSE) 粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)
年，卷（期） 2020,（4） 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 252-260
页数 9页 分类号 TH165+.3|TN911.7
字数 5810字 语种 中文
DOI 10.13465/j.cnki.jvs.2020.04.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 88 630 15.0 20.0
2 戚晓利 安徽工业大学机械工程学院 46 207 8.0 12.0
3 叶绪丹 安徽工业大学机械工程学院 6 26 2.0 5.0
4 王振亚 安徽工业大学机械工程学院 5 8 2.0 2.0
5 吴保林 安徽工业大学机械工程学院 4 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
滚动轴承
SSDSL-Isomap
变分模态分解(VMD)
改进复合多尺度熵(ICMSE)
粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量（篇）
12841
总下载数（次）
12
总被引数（次）
124504
相关基金
国家自然科学基金
英文译名：the National Natural Science Foundation of China
官方网址：http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型：青年科学基金项目(面上项目)
学科类型：数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名：Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址：http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型：安徽省优秀青年科技基金
学科类型：
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