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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
1
作者
柴立平
孟壮壮
+1 位作者
石海峡
李强
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p...
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
小波包变换
粒子
群
优化反向传播
神经网络
神经网络集成群
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职称材料
基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究
被引量：
3
2
作者
黄颖
金龙
+2 位作者
陆虹
黄翠银
周秀华
《大气科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期1424-1440,共17页
论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生...
论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型(PSOFNN),进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分(Threat Score)为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分(Equitable Threat Score)为0.41,TSS评分(True Skill Statistic)为0.53。而采用粒子群-模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSOFNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。
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关键词
广西冷湿极端天气
定性、定量组合预报
粒子
群
-模糊
神经网络
集成
模型
随机森林
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职称材料
题名
基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
1
作者
柴立平
孟壮壮
石海峡
李强
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期447-454,共8页
基金
安徽省科技重大专项资助项目(202203a05020026)
安徽省高校协同创新资助项目(GXXT-2019-004)。
文摘
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。
关键词
滚动轴承
故障诊断
小波包变换
粒子
群
优化反向传播
神经网络
神经网络集成群
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
wavelet packet transform
particle swarm optimization-back propagation(PSO-BP)neural network
neural network integrated swarm
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究
被引量：
3
2
作者
黄颖
金龙
陆虹
黄翠银
周秀华
机构
广西壮族自治区气象科学研究所
广西壮族自治区气候中心
出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期1424-1440,共17页
基金
国家自然科学基金项目41565005、41575051
广西自然科学基金项目2018GXNSFAA281229、2017GXNSFDA198030~~
文摘
论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型(PSOFNN),进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分(Threat Score)为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分(Equitable Threat Score)为0.41,TSS评分(True Skill Statistic)为0.53。而采用粒子群-模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSOFNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。
关键词
广西冷湿极端天气
定性、定量组合预报
粒子
群
-模糊
神经网络
集成
模型
随机森林
Keywords
Cold-wet extreme weather in Guangxi
Qualitative and quantitative combined prediction
PSO-FNN ensemble model
Random forest
分类号
P456.1 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
柴立平
孟壮壮
石海峡
李强
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究
黄颖
金龙
陆虹
黄翠银
周秀华
《大气科学》
CSCD
北大核心
2019
3
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