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摘 要:本发明涉及一种基于IWOA‑ELM的滚动轴承故障诊断方法,属于滚动轴承诊断技术领域,首先采用变分模态分解方法对轴承信号处理并提取特征,将不同类型的特征标记标签并划分训练集和测试集,然后在鲸鱼算法的基础上,引入改进TENT混沌映射、反向学习和劣势种群随机交换的初始化种群策略、基于强化学习选择收敛因子、自适应权重和随机跳跃更新策略、t分布‑levy飞行变异策略,最后使用改进鲸鱼算法对极限学习机的输入权重和偏差进行优化,建立IWOA‑ELM模型,对轴承不同工况类型进行分类识别。本发明可以平衡鲸鱼算法全局搜索和局部寻优能力,解决算法容易陷入局部最优的问题,有效提高轴承识别的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210564295.X | 专利名称: | 一种基于IWOA-ELM的滚动轴承故障诊断方法 |
申请日: | 2022-05-23 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M13/045搜分类 轴承 L LED芯片 轴承故障诊断 动轴搜索 |
公开/公告日: | 2022-09-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115096590A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |