| 基于TSMAAPE与WOA-KELM的液压泵故障诊断 |
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| 引用本文： | 李琨,张久亭. 基于TSMAAPE与WOA-KELM的液压泵故障诊断[J]. 机床与液压, 2022, 50(9): 201-209. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2022.09.033 |
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| 作者姓名： | 李琨 张久亭 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500 |
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| 摘 要： | 多尺度排列熵(MPE)是一种非线性动力学方法,广泛应用于旋转机械的故障诊断。然而,排列熵没有考虑具有相同排列模式的时间序列可能具有不同的振幅,并且粗粒化方法存在缺陷。为解决上述问题,提出时移多尺度振幅感知排列熵(TSMAAPE)。利用时移时间序列改善MPE中粗粒度时间序列存在的不足,同时引入振幅感知排列熵。通过与时移多尺度排列熵和多尺度振幅感知排列熵进行对比,验证TSMAAPE的鲁棒性。考虑到TSMAAPE在特征提取方面的优势,结合鲸鱼优化算法优化的核极限学习机,提出一种液压泵智能故障诊断方法。结果表明:该方法对液压泵的不同故障具有较好的分类准确率,在故障诊断领域有广阔的应用前景。
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| 关 键 词： | 液压泵 故障诊断 时移多尺度振幅感知排列熵 核极限学习机 |
Fault Diagnosis of Hydraulic Pump Based on TSMAAPE and WOA-KELM |
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| LI Kun,ZHANG Jiuting. Fault Diagnosis of Hydraulic Pump Based on TSMAAPE and WOA-KELM[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2022, 50(9): 201-209. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2022.09.033 |
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| Authors: | LI Kun ZHANG Jiuting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hydraulic pump Fault diagnosis Time-shift multi-scale amplitude aware permutation entropy(TSMAAPE) Kernel extreme learning machine |
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