作者：张玉学; 潘宏侠齿轮箱局域均值分解近似熵故障诊断
摘要：针对齿轮箱使用中常见的故障检测与识别问题,考虑到齿轮箱振动响应信号非线性、非平稳的特性,提出基于局域均值分解（LMD）的近似熵和粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）结合的齿轮箱故障诊断方法。首先,使用LMD分解方法对齿轮箱各工况的振动信号进行分解,结合相关系数选取反映主要故障信息的前4个PF分量。利用近似熵进行定量描述,组成特征向量。最后用粒子群算法对ELM的输入权值与隐含层神经元阈值进行优化,建立PSO-ELM模型,并将近似熵特征值输入到ELM和PSO-ELM模型中,对齿轮箱不同工况进行故障识别与分类。结果表明,基于LMD近似熵和粒子群优化的ELM有更高的分类正确率,验证了该方法的可行性。
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