基于QPSO正则化极限学习机的轴承故障诊断.docx

基于QPSO正则化极限学习机的轴承故障诊断
基于QPSO正则化极限学习机的轴承故障诊断
摘要：轴承是旋转机械中常见的重要零件之一，其工作状态直接影响机械设备的正常运行。因此，准确、快速地诊断轴承的故障情况对于设备的维修和预测维护具有重要意义。本文提出了一种基于QPSO正则化极限学习机（QPSEL）的轴承故障诊断方法，在特征提取和故障分类过程中均取得了较好的性能。
关键词：轴承故障诊断，QPSO，正则化极限学习机，特征提取，故障分类
1.引言
轴承是用来支撑和旋转机械设备主要转动部分之间的机械传动装置，常常处于高速、高负载的工作环境下。因此，轴承故障对机械设备的运行稳定性和寿命会产生重要的影响。因此，准确、快速地诊断轴承故障情况对于设备的可靠性和维护成本具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，针对轴承故障诊断，使用了多种不同的方法，如维度约简、波形分析、频谱分析等。然而，这些方法普遍存在特征提取不准确、参数设置困难等问题。因此，有必要引入新的方法来提高轴承故障诊断的准确性和效率。
3.QPSO正则化极限学习机介绍
QPSO是一种基于蚁群算法的优化方法，其通过模拟蚂蚁的觅食行为来寻找最佳解。通过引入QPSO算法，可以优化极限学习机（ELM）的性能，并进一步提高轴承故障诊断的准确性。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其在训练过程中只需随机初始化输入层与隐层之间的权重和偏置，可以快速地训练网络，并具有良好的泛化性能。
4.QPSO正则化极限学习机的轴承故障诊断方法
本文提出的QPSO正则化极限学习机的轴承故障诊断方法主要包括特征提取和故障分类两个步骤。
4.1特征提取
在特征提取阶段，我们首先采集轴承的振动信号，并对信号进行预处理。然后，我们使用小波分析方法对信号进行分解，得到小波系数。接下来，我们提取小波系数的统计特征，如均值、方差、能量等。最后，我们将特征向量输入到QPSO正则化极限学习机进行训练。
4.2故障分类
在故障分类阶段，我们将训练得到的QPSO正则化极限学习机模型应用于新的测试数据，并对其进行分类。根据分类结果，我们可以准确地判断轴承是否存在故障，并进行相应的维修和预测维护。
5.实验结果分析
我们在一个真实的轴承数据集上进行了实验，比较了提出的方法与其他传统方法的性能。实验结果表明，提出的QPSO正则化极限学习机方法在轴承故障诊断中取得了较好的性能，具有较高的准确性和效率。
6.结论
本文基于QPSO正则化极限学习机提出了一种轴承故障诊断方法，并在实验中证明了其有效性和优越性。未来的研究可以进一步优化算法参数，提高诊断的精确性，并将该方法应用于其他工业设备的故障诊断中。
参考文献：
[1]Chen,R.M.,Jia,M.K.,&Chen,P.J.(2015).Faultdiagnosisofrotatingmachineryusingswarmintelligencetechniqueandrandomsubspaceensemble.MechanicalSystemsandSignalProcessing,60,213-224.
[2]Huang,G.B.,Zhu,Q.Y.,&Siew,C.K.(2006).Extremelearningmachine:theoryandapplications.Neurocomputing,70(1-3),489-501.
[3]Kennedy,J.,&Eberhart,R.C.(1995).Particleswarmoptimization.IEEEInternationalConferenceonNeuralNetworks,4,1942-1948.