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杂志ISSN号
基于VMD排列熵与FASSA-SVM的滚动轴承故障研究
作者姓名:
王新颖
林振源
胡磊磊
徐拓
刘岚
张跃
作者单位:
常州大学环境与安全工程学院
摘 要:
提出了一种基于萤火虫改进麻雀搜索算法-支持向量机(FASSA-SVM)的轴承故障诊断方法。首先对轴承工况的振动信号变分模态分解(VMD)得到多个模态分量(IMFs),其次利用排列熵(PE)求解每种工况每个IMF的PE值作为特征参数输入至SVM中,最后利用FASSA方法优化SVM的惩罚因子、核参数并得到最优的轴承故障分类诊断效果。实验结果表明,FASSA-SVM方法的平均测试集诊断准确率高达99.8%,该诊断结果优于传统的萤火虫算法(FA)、优化麻雀搜索算法(SSA)。
关 键 词:
滚动轴承
故障诊断
改进麻雀搜索算法(FASSA)
支持向量机(SVM)
参数优化
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