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摘要
针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低、钢球多,故障特征频率难提取的问题,利用VMD-SE和DEELM对直升机滚动轴承进行故障诊断。首先,对振动信号进行变分模态分解,利用中心频率法选择模态数,通过样本熵提取模态分量的特征;其次,利用差分进化算法对ELM进行优化;最后,利用课题组测得的真实数据进行故障诊断试验。结果表明:相比ELM和BA-ELM方法,DE-ELM在隐含层节点数较少情况下对轴承故障识别率达到99%以上,验证了该方法用于直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断的有效性。
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针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低、钢球多,故障特征频率难提取的问题,利用VMD-SE和DEELM对直升机滚动轴承进行故障诊断。首先,对振动信号进行变分模态分解,利用中心频率法选择模态数,通过样本熵提取模态分量的特征;其次,利用差分进化算法对ELM进行优化;最后,利用课题组测得的真实数据进行故障诊断试验。结果表明:相比ELM和BA-ELM方法,DE-ELM在隐含层节点数较少情况下对轴承故障识别率达到99%以上,验证了该方法用于直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断的有效性。
