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基于特征融合优化和改进的两隐含层极限学习机的齿轮故障诊断研究( Research on Gear Fault Diagnosis Based on Feature Fusion Optimization and Improved Two Hidden Layer Extreme Learning Machine )
L Pan L Zhao A Song S She S Wang
针对旋转机械故障诊断,提出了一种基于特征融合优化和改进的二隐层极值学习机(ITELM)的状态评估方法,以提高故障诊断的准确性。首先利用变分模态分解(VMD)和小波包(WP)对振动信号进行分解，提取统计参数特征。然后采用ReliefF算法对提取的特征进行管理，得到最优特征子集。最后，为了避免现有的具有相同隐层节点数的两隐层极限学习机网络结构的局限性，提出了具有不同隐层节点数的ITELM来评估齿轮的运行状态。同时，为了有效地确定第一和第二隐藏层的节点数，分别给出了经验公式和模糊逻辑推理方法。不同角度的实验结果验证了所提方法的有效性。
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