发明专利 已授权

一种基于IWOA-ELM的滚动轴承故障诊断方法

📄 申请号:CN202210564295.X 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2022-05-23
公开号
CN115096590A
公开日
2022-09-23
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

工业设备状态监测, 旋转机械故障诊断, 预测性维护, 设备健康管理

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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