[发明专利]一种基于多特征融合和IGWO-LSSVM的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310390413.4 | 申请日： | 2023-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN116429428A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 文利燕;陈金陵;姜斌;陆宁云;刘剑慰 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06F18/10;G06F18/2131;G06F18/2411;G06F18/25 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼然 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征融合和IGWO‑LSSVM的滚动轴承故障诊断方法，包括：首先对滚动轴承的振动信号进行小波阈值降噪，然后采用多特征融合的方法对滚动轴承的故障数据进行特征提取，通过计算时域中的均方根值和峭度、频域中的重心频率以及时频域中的小波包能量熵组成故障特征向量，输入到改进的灰狼优化算法优化LSSVM中进行识别，最后输出诊断结果。实验结果表明，本发明的IGWO‑LSSVM模型的平均识别率高达98％，识别效果优于传统的故障诊断模型，有效解决了单一特征提取导致故障特征不全面、振动信号的非平稳和非线性导致诊断精度低等问题，故障诊断准确性高，应用前景好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 igwo lssvm 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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