基于AEDE-SVM和VMD-SVD算法的轴承故障诊断方法

AO HÙNG LINH
{"title":"基于AEDE-SVM和VMD-SVD算法的轴承故障诊断方法","authors":"AO HÙNG LINH","doi":"10.46242/jstiuh.v57i03.4387","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bài báo này giới thiệu một phương pháp mới để chẩn đoán hư hỏng ổ lăn dựa trên máy véc tơ hỗ trợ (SVM) với các thông số được tối ưu bởi thuật toán tiến hóa vi phân thích ứng (AEDE). Trước tiên, những tín hiệu dao động gia tốc của ổ lăn được phân rã thành các hàm thành phần bằng phương pháp phân rã mô hình biến đổi (VMD). Sau đó các được trích xuất thành các ma trận đặc tính nhờ phương pháp phân rã giá trị đơn (SVD) để thu được các giá trị đơn. Thứ ba, các ma trận đặc tính này được dùng làm ma trận đầu vào cho bộ phân loại AEDE-SVM. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cho độ chính xác phân loại cao (100%) và thời gian ngắn hơn so với các phương pháp khác. \n  \n  \n ","PeriodicalId":16979,"journal":{"name":"Journal of Science and Technology - IUH","volume":"23 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-10-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Ổ LĂN DỰA TRÊN THUẬT TOÁN AEDE-SVM VÀ VMD-SVD\",\"authors\":\"AO HÙNG LINH\",\"doi\":\"10.46242/jstiuh.v57i03.4387\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Bài báo này giới thiệu một phương pháp mới để chẩn đoán hư hỏng ổ lăn dựa trên máy véc tơ hỗ trợ (SVM) với các thông số được tối ưu bởi thuật toán tiến hóa vi phân thích ứng (AEDE). Trước tiên, những tín hiệu dao động gia tốc của ổ lăn được phân rã thành các hàm thành phần bằng phương pháp phân rã mô hình biến đổi (VMD). Sau đó các được trích xuất thành các ma trận đặc tính nhờ phương pháp phân rã giá trị đơn (SVD) để thu được các giá trị đơn. Thứ ba, các ma trận đặc tính này được dùng làm ma trận đầu vào cho bộ phân loại AEDE-SVM. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cho độ chính xác phân loại cao (100%) và thời gian ngắn hơn so với các phương pháp khác. \\n  \\n  \\n \",\"PeriodicalId\":16979,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Science and Technology - IUH\",\"volume\":\"23 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-10-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Science and Technology - IUH\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46242/jstiuh.v57i03.4387\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Science and Technology - IUH","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46242/jstiuh.v57i03.4387","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文介绍了一种新的基于支持向量机(SVM)的滚轮故障诊断方法,该方法采用自适应微分频进化算法(AEDE)优化参数。首先,通过可变模态衰减法将加速滚动的振动信号分解成元件函数。然后通过单值分解(SVD)方法提取属性矩阵来获取单值。第三,这些属性矩阵被用作AEDE-SVM分类的输入矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,提出的分类精度高(100%),时间短。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Ổ LĂN DỰA TRÊN THUẬT TOÁN AEDE-SVM VÀ VMD-SVD
Bài báo này giới thiệu một phương pháp mới để chẩn đoán hư hỏng ổ lăn dựa trên máy véc tơ hỗ trợ (SVM) với các thông số được tối ưu bởi thuật toán tiến hóa vi phân thích ứng (AEDE). Trước tiên, những tín hiệu dao động gia tốc của ổ lăn được phân rã thành các hàm thành phần bằng phương pháp phân rã mô hình biến đổi (VMD). Sau đó các được trích xuất thành các ma trận đặc tính nhờ phương pháp phân rã giá trị đơn (SVD) để thu được các giá trị đơn. Thứ ba, các ma trận đặc tính này được dùng làm ma trận đầu vào cho bộ phân loại AEDE-SVM. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cho độ chính xác phân loại cao (100%) và thời gian ngắn hơn so với các phương pháp khác.      
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
NGHIÊN CỨU ĐỘNG HỌC CỦA PHẢN ỨNG CO2 REFORMING CH4 SỬ DỤNG XÚC TÁC COBALT MANG TRÊN Al2O3 VỚI CHẤT XÚC TIẾN La2O3 NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP VẬT LIỆU NANO COMPOSITE TiO2/Al2O3 ỨNG DỤNG XỬ LÝ ION Cr (VI) TRONG NƯỚC NGHIÊN CỨU KÉO DÀI TUỔI THỌ CỦA HOA HỒNG ĐỎ ĐÀ LẠT CẮT CÀNH BẰNG DỊCH CHIẾT LÁ CHÙM NGÂY ĐÁNH GIÁ HOẠT TÍNH GIẢM ĐAU CỦA CHIẾT XUẤT METHANOL TỪ LÁ CÂY DẠ CẨM (Oldenlandia capitellata Kuntze) TRÊN CHUỘT SWISS ALBINO KHẢO SÁT ĐIỀU KIỆN NUÔI CẤY CHO KHẢ NĂNG SINH TỔNG HỢP CELLULASE TỪ Bacillus subtilis TH-VK22
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1