| 基于BAS优化PNN网络的电机轴承故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 刘霞,王鑫宇,路敬祎,李其浩.基于BAS优化PNN网络的电机轴承故障诊断方法[J].吉林大学学报(信息科学版),2021,39(4):439-444. |
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| 作者姓名： | 刘霞 王鑫宇 路敬祎 李其浩 |
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| 作者单位： | 东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318 |
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| 摘 要： | 针对电机轴承故障识别准确率不高问题,提出了一种天牛须搜索算法(BAS:Beetle Antennae Search)与概率神经网络(PNN:Probabilistic Neural Network)相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法结合LLE(Locally Linear Embedding)算法得到振动信号的敏感特征,保证振动信号的可靠性和敏感性.并采用天牛须搜索算法对PNN网络中的平滑参数进行寻优,避免主观经验选取参数对诊断结果的影响.通过实验验证了该方法的有效性,可实现故障类型准确判别.
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| 关 键 词： | 电机轴承 故障诊断 天牛须搜索算法 概率神经网络 局部线性嵌入 |
Fault Diagnosis Method of Motor Bearing Based on PNN Optimized by BAS Algorithm |
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| LIU Xia,WANG Xinyu,LU Jingyi,LI Qihao.Fault Diagnosis Method of Motor Bearing Based on PNN Optimized by BAS Algorithm[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2021,39(4):439-444. |
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| Authors: | LIU Xia WANG Xinyu LU Jingyi LI Qihao |
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