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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法被引量：9: 2016年; 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。; 张淑清黄文静胡永涛宿新爽陆超姜万录; 关键词：轴承故障诊断近似熵

基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断被引量：11: 2017年; 提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。; 张淑清胡永涛姜安琦吴迪陆超姜万录; 关键词：双树复小波支持向量机粒子群算法故障诊断

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陆超