基于組稀疏學(xué)習(xí)與AVOA-XGBoost的軸承故障分級診斷

摘要： 針對工業(yè)設(shè)備中軸承振動信號在噪聲環(huán)境下故障分級診斷準(zhǔn)確率低的問題，提出一種基于組稀疏學(xué)習(xí)與非洲禿鷲優(yōu)化算法優(yōu)化極端梯度提升樹(African vultures optimization algorithm-extreme gradient boosting, AVOA-XGBoost)的軸承故障分級診斷方法。首先，利用組稀疏學(xué)習(xí)對軸承振動信號進(jìn)行重構(gòu)，以降低噪聲水平并更有效地表... （共10頁）