本文關鍵詞： 人工蜂群算法 支持向量機 參數(shù)優(yōu)化 S變換 模糊熵 齒輪故障診斷　出處：《東北石油大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：齒輪作為機械設備中的一個重要組成部分,被廣泛地應用于金屬切削、航天工業(yè)、國防建設、電力交通運輸?shù)雀餍懈鳂I(yè)中,故障發(fā)生概率比較高,一旦發(fā)生故障就會造成停機停產(chǎn),甚至威脅到人員安全,因此,對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷有著非常重要的實際意義。本文主要研究了基于蜂群算法優(yōu)化的支持向量機齒輪故障診斷技術。本文首先研究了齒輪常見故障類型及形成原因,分析了齒輪故障振動機理,研究了常用的幾種時域指標并介紹了課題使用的故障模擬試驗平臺QPZZ-II。其次,研究了人工蜂群算法的基本原理,針對其進化后期收斂速度較慢、種群多樣性可能過分喪失、甚至陷入局部最優(yōu)解的問題,引入混沌初始化和錦標賽選擇策略,通過四個標準函數(shù)的尋優(yōu)仿真實驗驗證混沌人工蜂群算法具有更快的收斂速度和更高的尋優(yōu)精度;研究了支持向量機的分類方法,選擇混沌人工蜂群算法對模型參數(shù)進行尋優(yōu),利用UCI數(shù)據(jù)庫中的Heart、Iris和Wine數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,驗證混沌人工蜂群算法優(yōu)化的支持向量機具有更高的分類正確率。利用去噪前時域參數(shù)作為特征,將該方法應用于實際的齒輪故障診斷中,得到較好的故障識別效果;利用去噪后時域參數(shù)作為特征,采用CABC-SVM方法對實際齒輪進行故障診斷,對比去噪前后的識別結果,驗證了時域參數(shù)的容噪能力較差。最后,研究了S變換和模糊熵的基本理論,針對齒輪信號采集過程中噪聲的影響以及信號的復雜性和非平穩(wěn)性,本文提出了基于廣義S變換模糊熵的特征提取方法,對信號進行廣義S變換得到時頻對應矩陣,然后對頻率分段并計算各頻段的模糊熵值作為信號特征向量,通過對模擬信號的仿真實驗驗證該方法能夠有效降低噪聲的影響。將該方法應用于實際的齒輪故障診斷中,利用蜂群優(yōu)化的支持向量機作為分類器,得到較高的分類正確率。
[Abstract]:As an important part of mechanical equipment, gear is widely used in metal cutting, aerospace industry, national defense construction, electric power transportation and other industries, the probability of failure is relatively high. Once a failure occurs, it will cause downtime and even threaten the safety of personnel. It is of great practical significance to monitor and diagnose its condition. This paper mainly studies the gear fault diagnosis technology of support vector machine based on bee colony algorithm. Firstly, this paper studies the common fault types and causes of gear fault. This paper analyzes the mechanism of gear fault vibration, studies several commonly used time-domain indexes, and introduces the fault simulation test platform QPZZ-III. secondly, the basic principle of artificial bee colony algorithm is studied, and the convergence speed of artificial bee colony algorithm is slow in the late stage of evolution. The population diversity may be excessively lost, or even fall into the problem of local optimal solution. Chaos initialization and tournament selection strategy are introduced. The simulation results of four standard functions show that the chaotic artificial bee colony algorithm has faster convergence speed and higher optimization accuracy, and the classification method of support vector machine is studied, and the chaotic artificial bee colony algorithm is selected to optimize the model parameters. By using Heartberg Iris and Wine data sets in UCI database, the simulation results show that the support vector machine optimized by chaotic artificial bee colony algorithm has a higher classification accuracy, and the time domain parameters before denoising are used as features. The method is applied to the actual gear fault diagnosis, and a better fault identification effect is obtained. Using the time domain parameters after denoising as the feature, the CABC-SVM method is used to diagnose the actual gear fault, and the identification results before and after denoising are compared. Finally, the basic theory of S transform and fuzzy entropy is studied, aiming at the influence of noise in the process of gear signal acquisition, the complexity and non-stationarity of the signal. In this paper, a method of feature extraction based on generalized S-transform fuzzy entropy is proposed. The time-frequency corresponding matrix is obtained by generalized S-transform. Then the frequency is segmented and the fuzzy entropy of each frequency band is calculated as the signal feature vector. The simulation results of simulated signals show that this method can effectively reduce the influence of noise. This method is applied to the actual gear fault diagnosis, and the support vector machine based on bee colony optimization is used as the classifier to obtain a higher classification accuracy.
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TH132.41

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本文編號：1525261