孙国栋
- 作品数：8 被引量：34H指数：4
- 供职机构：内蒙古科技大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法被引量：8
- 2017年
- 针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。
- 秦波王祖达郭慧莉孙国栋陈帅王建国
- 关键词：峭度滚动轴承故障诊断
- 基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究被引量：7
- 2017年
- 针对表征滚动轴承故障信号特征难提取及支持向量机结构参数依据经验选取,致使故障分类模型的精度、泛化能力差的问题,提出一种基于Hilbert包络谱奇异值和改进粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)所采集的滚动轴承信号,并将所获相关程度较大的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert解调包络分析来获取包络矩阵,并在此基础上进行奇异值分解。其次,利用IPSO算法优化SVM的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数,据此建立滚动轴承故障分类模型;并利用美国凯斯西储大学轴承数据验证了方法的有效性。实验结果表明:与基于BP、SVM的故障分类模型相比,Hilbert包络谱奇异值和IPSO优化SVM的滚动轴承故障诊断分类模型具有更高的精度、更强的泛化能力。
- 秦波孙国栋张利强刘永亮张超王建国
- 关键词：EMDIMF改进粒子群算法滚动轴承
- 基于VMD与分层极限学习机的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：4
- 2017年
- 针对滚动轴承信号的不规则特性,致使信号故障特征难提取及难以辨识的问题,为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出基于VMD排列熵与分层极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先将测得振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),利用排列熵进一步提取各模态特征组成高维特征向量集;其次利用自动编码器(Automatic Encoder,AE)对极限学习机的隐含层进行分层,且使隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件;最后将构建的特征向量作为H-ELM算法的输入,通过训练建立H-ELM滚动轴承故障分类模型。实验结果表明:H-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 秦波孙国栋王建国
- 关键词：滚动轴承极限学习机
- 分层极限学习机在滚动轴承故障诊断中的应用
- 2017年
- 针对滚动轴承信号的非线性、非平稳特性,致使轴承状态难识别的问题,提出分层极限学习机(HELM)故障诊断模型。首先采用集合经验模式分解(EEMD)将轴承信号分解为若干个本征模式分量(IMFs),并提取其能量熵值构建特征向量;其次利用自动编码器(AE)对极限学习机的隐含层进行分层,且使隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件;最后将构建的特征向量作为H-ELM算法的输入,通过训练建立H-ELM滚动轴承故障分类模型。实验结果表明:H-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 袁媛秦波孙国栋
- 关键词：滚动轴承故障诊断极限学习机
- 排列熵与核极限学习机在齿轮故障诊断中的应用被引量：3
- 2017年
- 针对齿轮故障难提取和极限学习机(extreme learning machine,ELM)隐层节点数需要人为设定,致使齿轮故障分类模型准确度低、稳定性差的问题,提出基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,K-ELM)的齿轮故障诊断方法。首先,将测得信号经经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)处理后得到一系列IMF本征模式分量,并提取各分量的排列熵(permutation entropy,PE)值组成高维特征向量集;然后利用高斯核函数的内积表达ELM输出函数,从而自适应确定隐层节点数;最后,将所得高维特征向量集作为K-ELM算法的输入建立核函数极限学习机齿轮故障分类模型,进行齿轮不同故障状态的分类辨识。实验结果表明:与SVM、ELM故障分类模型相比,核函数ELM滚动齿轮故障诊断分类模型具有更高的准确度和稳定性。
- 秦波张鲁洋孙国栋王建国
- 关键词：齿轮故障诊断核函数极限学习机
- H-K-ELM在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：2
- 2018年
- 针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性,导致轴承状态难以有效识别的问题,提出基于分层核极限学习机(Hierarchical Kernel Extreme Learning Machine,H-K-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将测得信号经集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)处理后得到一系列IMF本征模态分量,并提取各分量的排列熵PE值组成高维特征向量集;其次,利用高斯核函数的内积来表达ELM算法的隐含层输出函数,然后使用自动编码器对其分层,从而隐含层节点数自适应确定和隐含层阈值与输入权值满足正交条件;最后,将所得高维特征向量集作为H-KELM算法的输入,通过训练建立核函数极限学习机滚动轴承故障分类模型,进行滚动轴承不同故障状态的分类辨识。实验结果表明:H-K-ELM滚动轴承故障分类模型比ELM、K-ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 秦波孙国栋王建国
- 关键词：滚动轴承故障诊断极限学习机
- 排列熵与核极限学习机在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：7
- 2017年
- 针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)隐含层节点数需要人为设定,致使滚动轴承故障分类模型精度低、稳定性差,提出基于排列熵(Permutation Entropy,PE)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,K-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将测得信号经集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)处理后得到一系列IMF本征模态函数,并提取各分量的排列熵PE值组成高维特征向量集;其次,在利用高斯核函数的内积来表达ELM输出函数,从而自适应确定隐含层节点数;最后,将所得高维特征向量集作为K-ELM算法的输入建立核函数极限学习机滚动轴承故障分类模型,进行滚动轴承不同故障状态的分类辨识。实验结果表明:K-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 秦波孙国栋陈帅王祖达王建国
- 关键词：滚动轴承极限学习机核函数
- VMD能量熵与核极限学习机在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：4
- 2017年
- 针对滚动轴承信号的不规则特性,致使信号故障特征难提取及难以辨识,为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出基于VMD能量熵与核极限学习机(kernel extreme learning machine,K-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先将测得振动信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),利用能量熵进一步提取各模态特征组成高维特征向量集;然后将构建的特征向量作为K-ELM算法的输入,通过训练建立K-ELM滚动轴承故障分类模型。实验结果表明:VMD能够很好地分解轴承振动信号,且K-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 秦波王祖达孙国栋王建国
- 关键词：滚动轴承极限学习机
