基于改进贝叶斯网络的电机轴承故障诊断
Electronic Measurement Technology（2022）
Abstract
针对电机轴承振动信号受噪声干扰影响特征提取和传统贝叶斯网络故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进贝叶斯网络的电机轴承故障诊断方法.采用自适应噪声集合模态分解的方法对数据进行降噪处理,增加了模型的鲁棒性;采用差分进化和模拟退火算法对蝗虫算法进行优化,增强蝗虫算法的全局和局部搜索能力;将优化后的蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构学习构建轴承故障诊断模型;通过实验对比证明,该方法对轴承的多故障分类具有更强的学习能力和更高的准确率,实验对部分样本的故障诊断率达到97.15％,平均准确率达到98.73％.
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