典型文献
基于GRA-PLS的滚动轴承故障诊断
文献摘要：
针对仅用时域和频域指标无法准确诊断滚动轴承故障的问题,提出一种基于灰色关联度(GRA)与偏最小二乘(PLS)的故障诊断算法.首先,对原始振动信号进行灰色关联度分析,提取关联度较高的振动信号作为样本信号;其次,通过时域分析和频域分析获得故障特征集,利用基于遗传算法(GA)和Elman神经网络的组合算法(GA-ENN)对故障特征进行提取;最后,利用PLS算法对滚动轴承的故障类别进行识别.实验结果表明,所提方法能有效剔除原始振动信号中无信息变量,并且实现时、频域指标下滚动轴承故障的准确诊断.
文献关键词：
滚动轴承;故障诊断;灰色关联度分析;特征选择;偏最小二乘
中图分类号：
作者姓名：
郭煜涛;谢丽蓉;孙代青;刘文斌
作者机构：
新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心,乌鲁木齐 830047
文献出处：
引用格式：
[1]郭煜涛;谢丽蓉;孙代青;刘文斌-.基于GRA-PLS的滚动轴承故障诊断)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(02):72-75
A类：
B类：
GRA,PLS,滚动轴承故障诊断,频域指标,偏最小二乘,故障诊断算法,振动信号,灰色关联度分析,时域分析,频域分析,故障特征,征集,GA,Elman,组合算法,ENN,特征选择
AB值：
0.241265
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