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申请/专利权人：沈阳顺义科技股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于FEEMD‑PE‑PNN的柴油机曲轴轴承故障诊断方法，属于柴油机故障诊断技术领域，包括如下步骤：步骤S01、获取柴油机振动信号；步骤S02、利用快速集合经验模态分解，将获取的柴油机振动信号分解；步骤S03、采用排列熵提取经过分解的振动信号特征；步骤S04、构建概率神经网络；步骤S05、采用霜冰优化算法优化构建的概率神经网络；步骤S06、采用优化后的概率神经网络训练数据集，对故障分类识别。本发明采用快速集合经验模态分解获取的柴油机振动信号，提高抗噪能力，采用排列熵提取经过分解的振动信号特征，提高振动信号处理效果；采用霜冰优化算法优化的概率神经网络进行故障分类，提高了诊断精度。

主权项：1.一种基于FEEMD-PE-PNN的柴油机曲轴轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S01、获取柴油机振动信号；步骤S02、利用快速集合经验模态分解FEEMD，将获取的柴油机振动信号分解成有限个本征模态函数IMF和剩余分量R；步骤S03、采用排列熵PE提取经过FEEMD分解的振动信号特征，形成数据集；步骤S04、构建概率神经网络PNN；步骤S05、采用霜冰优化算法优化构建的概率神经网络PNN；所述步骤S05包括如下步骤：步骤S501、生成初始冰霜种群R，冰霜种群由n个冰霜剂组成，每个冰霜剂由d个冰霜粒子组成，整个冰霜种群R用冰霜粒子表示，每个冰霜粒子代表平滑因子参数候选解： ；式中i代表冰霜剂序数，j代表冰霜粒子序数，表示每个冰霜代理的生长状态，即元启发式算法中适应度值；步骤S502、按如下公式计算冰霜粒子位置： ； ； ； ；式中为更新后粒子的新位置，第i个冰霜代理的第j个粒子，代表当前最佳霜冰代理的第j个粒子，β是环境因子，是一个随迭代次数而变化的变量，表示粒子运动方向的控制参数，取[-1,1]之间的随机值，表示[0,1]范围内的随机数，T和t分别表示最大迭代次数和当前迭代次数，为影响凝结概率附着因子，设置为5，控制步进函数的段数，和代表搜索空间上下界；步骤S503、按如下公式设置硬霜穿刺机制， ；式中为该代理被选中的概率，这里表示第i个搜索代理的适应度值的归一化值，表示[-1,1]范围内的随机数；步骤S504、建立积极的贪婪选择机制，该机制通过比较个体的更新后的适应度值与更新前的值，以决定是否替换，完成最优冰霜粒子更新，即得到最优参数σ值，并将结果送到PNN神经网络；步骤S06、采用优化后的概率神经网络PNN训练数据集，对故障分类识别。

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