典型文献
相空间重构与差分进化算法-烟花算法-支持向量机结合的高压开关机械故障诊断方法
文献摘要：
振动信号特征识别是一种有效的非侵入式高压开关机械故障诊断方法.提出利用互补集合经验模态分解(comple-mentary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合相空间重构提取振动信号的有效特征;用差分进化(differential evolution,DE)算法和烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)核函数参数的分类器,实现DE-FWA-SVM对机械故障的准确识别.首先,通过CEEMD将振动信号分解成一系列固有模态函数(intrinsic mode func-tions,IMF),对相关系数较大的IMF分量进行相空间重构,提取表征混合特征的最大李雅普诺夫指数和关联维数构造特征向量;其次,引入DE算法优化FWA算法的求解精度和收敛速度,以DE-FWA对SVM参数寻优,解决SVM参数选择敏感问题;最后,根据对5种典型工况进行模拟试验,结果表明本文方法能准确提取特征,DE-FWA-SVM算法表现出更优分类性能.
文献关键词：
振动信号;差分进化算法;烟花算法;支持向量机;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈志华;孙逸翀;王紫薇;柯强;刘洋;刘会兰
作者机构：
国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司, 黄冈438000;华北电力大学电气与电子工程学院,保定071003
文献出处：
引用格式：
[1]陈志华;孙逸翀;王紫薇;柯强;刘洋;刘会兰-.相空间重构与差分进化算法-烟花算法-支持向量机结合的高压开关机械故障诊断方法)[J].科学技术与工程,2022(17):6984-6991
A类：
B类：
相空间重构,差分进化算法,烟花算法,高压开关,开关机,机械故障诊断,故障诊断方法,振动信号,信号特征,特征识别,非侵入式,互补集合经验模态分解,comple,mentary,ensemble,empirical,mode,decomposition,CEEMD,有效特征,differential,evolution,DE,fireworks,algorithm,FWA,优化支持向量机,support,vector,machine,核函数,函数参数,分类器,准确识别,信号分解,分解成,固有模态函数,intrinsic,func,tions,IMF,提取表征,混合特征,最大李雅普诺夫指数,关联维数,构造特征,特征向量,算法优化,收敛速度,参数寻优,参数选择,典型工况,模拟试验,提取特征,分类性能
AB值：
0.382162
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
