基于GMPE和GWO-MKELM算法的往復壓縮機軸承故障診斷

摘要： 針對往復壓縮機內(nèi)部結構復雜，軸承間隙故障特征提取困難和識別準確率不高等問題，提出了多尺度排列熵和多核極限學習機混合算法的智能診斷新方法。首先，針對多尺度排列熵在多尺度過程中，利用均值粗?；姆绞皆谝欢ǔ潭壬稀爸泻汀绷嗽夹盘柕膭恿W突變行為，降低了熵值分析的準確性，提出了一種廣義多尺度排列熵算法；然后，為解決核極限學習機處理復雜數(shù)據(jù)樣本分類存在的局限性，將高斯核函數(shù)、多項式核函...