Investigación sobre el modelado de diagnóstico de fallas en rodamientos basado en SVM y el método de identificación de parámetros de algoritmo genético de múltiples enjambres
Autores: Mo, Changchun; Han, Huizi; Liu, Mei; Zhang, Qinghua; Yang, Tao; Zhang, Fei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Investigación sobre el modelado de diagnóstico de fallas en rodamientos basado en SVM y el método de identificación de parámetros de algoritmo genético de múltiples enjambres
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Diagnóstico de fallas en rodamientos
Maquinaria rotativa
ICEEMDAN
Umbral de wavelet
Métricas mutuas adimensionales
MPGA-SVM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El diagnóstico de fallas en los rodamientos de maquinaria rotativa petroquímica enfrenta problemas de gran volumen de datos, débil fuerza de señal de características de falla y susceptibilidad a la interferencia del ruido. Para resolver estos problemas, la investigación actual presenta un enfoque combinado de reducción de ruido conjunto ICEEMDAN-wavelet, métricas mutuas sin dimensiones y MPGA-SVM para el diagnóstico de fallas en rodamientos de maquinaria rotativa.
Descripción
El diagnóstico de fallas en los rodamientos de maquinaria rotativa petroquímica enfrenta problemas de gran volumen de datos, débil fuerza de señal de características de falla y susceptibilidad a la interferencia del ruido. Para resolver estos problemas, la investigación actual presenta un enfoque combinado de reducción de ruido conjunto ICEEMDAN-wavelet, métricas mutuas sin dimensiones y MPGA-SVM para el diagnóstico de fallas en rodamientos de maquinaria rotativa.