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基于振动孪生与极限学习的滚动轴承智能故障诊断方法.pdfVIP

基于振动孪生与极限学习的滚动轴承智能故障诊断方法.pdf

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    本发明提供一种基于振动孪生与极限学习的滚动轴承智能故障诊断方法，涉及工业故障诊断技术领域。针对滚动轴承振动信号，首先提取时域特征构建时域特征集合，然后从时域特征集合中选择最优时域特征子集以生成滚动轴承振动孪生模型，将滚动轴承振动信号转化为特征向量；选择极限学习机作为分类器，将振动信号的特征向量作为输入，使用伪随机序列来代替极限学习机中的随机输入权重矩阵，同时省略极限学习机的偏置向量，得到改进的极限学习机，实现对滚动轴承的故障诊断；在相同的诊断环境下，输入权重矩阵只需生成一次，在后续诊断中可反复使

    (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113138080 B (45)授权公告日 2022.06.03 (21)申请号 202110434424.9 G06N 3/04 (2006.01)

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