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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明提供了一种基于CNCEEMDAN‑GWO‑LSSVM的电动钻机滚动体轴承故障诊断方法，包括：步骤1，柯西扰动策略捕捉CEEMDAN信号中的非典型模式或异常行为；步骤2，CEEMDAN将信号进行分解，以能量熵为特征，构建新数据集；步骤3，对LSSVM参数的正则化参数λ和核参数σ进行优化，得到最优参数下的GWO‑LSSVM模型；步骤4，通过模型进行故障诊断，输出最终诊断结果。本发明在CEEMDAN中引入柯西扰动CN策略，提高分解信号时的稳健性和对异常值的鲁棒性；计算各模态分量的能量熵值构建数据集，找到最小二乘支持向量机分解信号时的最优参数，并通过LSSVM进行故障诊断；本发明有效克服了原始信号特征提取困难，并且大幅提高了提取故障诊断精度。
主权项：1.一种基于CNCEEMDAN-GWO-LSSVM的电动钻机滚动体轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过在CEEMDAN加入的柯西扰动策略捕捉CEEMDAN信号中的非典型模式或异常行为；步骤2，通过CEEMDAN将信号进行分解，以能量熵为特征，构建新数据集；步骤3，通过元启发算法中的灰狼算法对LSSVM参数的正则化参数λ和核参数σ进行优化，得到最优参数下的GWO-LSSVM模型；步骤4，通过CNCEEMDAN-GWO-LSSVM模型进行故障诊断，输出最终诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于CNCEEMDAN-GWO-LSSVM的电动钻机滚动体轴承故障诊断方法
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