- 专利标题： 基于灰狼优化算法的自适应随机共振早期故障诊断方法
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申请号： CN201710249074.2申请日： 2017-04-17
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公开(公告)号： CN107084854B公开(公告)日： 2019-02-05
- 发明人: 苗强 , 张新 , 刘志汶 , 王磊 , 张恒 , 孙冬宁
- 申请人： 四川大学
- 申请人地址： 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
- 专利权人： 四川大学
- 当前专利权人： 四川大学
- 当前专利权人地址： 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
- 代理机构： 成都虹桥专利事务所
- 代理商 吴中伟
- 主分类号： G01M99/00
- IPC分类号： G01M99/00 ; G01M13/045 ; G06N3/00
摘要：
本发明涉及旋转机械早期故障诊断领域，公开了一种基于灰狼优化算法的自适应随机共振早期故障诊断方法，提高随机共振方法微弱信号检测能力，实现机械早期故障的准确诊断。本发明将灰狼优化算法引入双稳态随机共振方法中，对随机共振结构参数进行优化，根据输入信号特征自适应地选取最佳结构参数，实现最佳随机共振输出，进而实现微弱故障特征精确提取与故障准确识别。本发明适用于旋转机械早期故障诊断。
公开/授权文献
- CN107084854A 基于灰狼优化算法的自适应随机共振早期故障诊断方法 公开/授权日：2017-08-22
