基于模糊熵与CS-ELM的供输弹系统早期故障识别

来源：机床与液压杂志2022年第7期北京时间：

作者：韩慧苗，许昕，潘宏侠，李磊磊

单位：中北大学机械工程学院；中北大学机械工程学院；中北大学机械工程学院，中北大学系统辨识与诊断技术研究所；中北大学机械工程学院

摘要：针对供输弹系统早期采集的信号中成分复杂，故障特征难以提取和识别的问题，提出一种基于模糊熵与布谷鸟改进的极限学习机（CS-ELM）的供输弹系统早期故障预示方法。运用改进的可调品质因子小波变换对信号进行滤波降噪，提取各子带信号的模糊熵特征；选取模糊熵值较大的5个子带进行重构，完成降噪并将其模糊熵组成特征向量；运用CS-ELM对所提取的特征向量进行早期故障预示并与ELM的诊断结果进行对比。试验结果验证了该方法的有效性，其预示准确率达90.7%。

关键词：供输弹系统;故障识别;模糊熵;布谷鸟搜索算法;极限学习机

基金资助：国家自然科学基金面上项目（51675491）