本文關(guān)鍵詞：基于假設(shè)檢驗(yàn)和支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法　出處：《中國(guó)機(jī)械工程》2017年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中存在的早期非平穩(wěn)微弱故障信號(hào)特征提取困難、故障診斷不準(zhǔn)確等問(wèn)題,提出了一種基于自適應(yīng)假設(shè)檢驗(yàn)濾波和支持向量機(jī)(SVM)的故障診斷方法。該方法采用統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)原理來(lái)評(píng)估參考信號(hào)(噪聲信號(hào))和原始信號(hào)(故障信號(hào))在頻域上的相似性,刪除具有高相似性的頻域成分;通過(guò)粒子群優(yōu)化算法獲得最佳的顯著性水平α;定義評(píng)估因子Ipq來(lái)評(píng)價(jià)假設(shè)檢驗(yàn)濾波的效果。最后通過(guò)SVM來(lái)逐次診斷軸系構(gòu)造異常。驗(yàn)證結(jié)果表明該方法能夠有效地診斷出傳動(dòng)軸不對(duì)中和不平衡的故障類型。
[Abstract]:In order to solve the problems in fault diagnosis of rotating machinery, it is difficult to extract the feature of early non-stationary weak fault signal, and the fault diagnosis is not accurate. A fault diagnosis method based on adaptive hypothesis test filtering and support vector machine (SVM) is proposed. The statistical hypothesis test principle is used to evaluate the reference signal (noise signal) and the original signal (. Fault signal) similarity in frequency domain. Deleting the frequency-domain components with high similarity; The best significant level 偽 is obtained by particle swarm optimization. The evaluation factor Ipq is defined to evaluate the filtering effect of hypothesis testing. Finally, the shafting structure anomaly is diagnosed by SVM step by step. The results show that this method can effectively diagnose the misalignment and imbalance of the drive shaft. Type of barrier.
【作者單位】： 江南大學(xué)江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;三重大學(xué);
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015BAF16B02)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言振動(dòng)信號(hào)故障特征的提取直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性和早期故障預(yù)報(bào)的可靠性,是設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的關(guān)鍵[1-2]。大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下,其故障信號(hào)是非平穩(wěn)、非線性的,同時(shí)故障信號(hào)中包含過(guò)多的干擾信號(hào),故障信號(hào)能量微弱,故而故障特征的提取十分困難。在

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6 王志遠(yuǎn);徐e，

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