基于EEMD-IGWO-SVM的電機(jī)軸承故障診斷

摘要： 針對(duì)電機(jī)軸承易發(fā)生損壞、傳統(tǒng)診斷方法耗時(shí)長(zhǎng)且準(zhǔn)確度低等問題，提出一種基于改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法（IGWO）優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM）的電機(jī)軸承故障診斷方法。對(duì)電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD），提取出IMF能量矩作為特征向量，并結(jié)合IGWO-SVM分類器，構(gòu)造電機(jī)軸承故障檢測(cè)模型。在模型引入改進(jìn)Tent混沌映射、非線性收斂因子、動(dòng)態(tài)權(quán)重策略，得到改進(jìn)的分類算法，該算法可以快速... （共8頁(yè)）