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基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

董治麟 郑近德 潘海洋 刘庆运 丁克勤

噪声与振动控制2020,Vol.40Issue(2):102-108,7.
噪声与振动控制2020,Vol.40Issue(2):102-108,7.DOI:10.3969/j.issn.1006-1355.2020.02.019

基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

Fault Diagnosis for Rolling Bearings Based on Composite Multi-scale Permutation Entropy and FO-SVM

董治麟 1郑近德 2潘海洋 1刘庆运 2丁克勤1

作者信息

  • 1. 安徽工业大学 机械工程学院,安徽 马鞍山 243032
  • 2. 教育部液压振动与控制工程研究中心,安徽 马鞍山 243032
  • 折叠

摘要

关键词

振动与波/多尺度排列熵/复合多尺度排列熵/滚动轴承/故障诊断/萤火虫优化支持向量机

分类

机械制造

引用本文复制引用

董治麟,郑近德,潘海洋,刘庆运,丁克勤..基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法[J].噪声与振动控制,2020,40(2):102-108,7.

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805100) (2017YFC0805100)

国家自然科学基金资助项目(51505002) (51505002)

安徽省高校自然科学研究重点项目资助 ()

噪声与振动控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1006-1355

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