[发明专利]基于TVF-EMD和THGWO-ELM的齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 202211560124.6 | 申请日： | 2022-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN116183216A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 王梦姣;杜董生;孙申楠;宋容榕;朱凌宇 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于TVF‑EMD和THGWO‑ELM的齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：1）建立齿轮箱样本数据集，使用Savitzky‑Golay滤波对原始数据进行降噪；2）使用时变滤波器的经验模态分解TVF‑EMD将去噪后的信号分解成多个内涵模态分量IMF；3）利用方差贡献率‑信息熵筛选出最优IMF；4）利用Tent混沌映射初始化种群，并引入非线性正弦学习因子，利用混合正弦余弦算法优化灰狼算法GWO，更新头狼位置；5）利用优化后的GWO优化极限学习机ELM阈值和权重，构造基于改进灰狼优化算法的极限学习机THGWO‑ELM模型，利用该模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明构造一种混合齿轮箱故障诊断模型，减少搜索中陷入局部最优的现象，显著提升诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 tvf emd thgwo elm 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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