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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于形态分形维数与改进ELM的轴承故障预测
作者姓名:
陈强华
李洪儒
许葆华
作者单位:
军械工程学院;
基金项目:
国家自然科学基金项目(51275524)
摘 要:
将形态分形维数作为轴承故障预测特征量,形成轴承故障预测特征量序列。同时,为优化极限学习机(ELM)预测模型,综合考虑模型的精度、预测趋势及稳定性,提出一种序列关联度系数及其计算方法,对ELM预测模型进行优化,并利用提取的故障预测特征量序列对模型进行训练。用轴承全寿命数据进行验证,结果表明,形态分形维数的变化情况较好反映了轴承性能退化的过程,改进的ELM预测模型实现了对轴承故障的有效预测,且其精度及稳定性较原始ELM预测模型有一定提高。
关 键 词:
滚动轴承
故障预测
数学形态学
分形维数
极限学习机
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