本文關(guān)鍵詞：基于小波包樣本熵和SVM的水泵機組振動故障診斷

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【摘要】：用小波包樣本熵提取出水泵機組各個振動狀態(tài)下的樣本熵值作為支持向量機(SVM)的特征向量,然后用特定的SVM分類器進行分類訓(xùn)練,在此基礎(chǔ)上對機組振動故障進行識別,為驗證本方法的準(zhǔn)確度,通過立式水泵機組實驗平臺進行大量的實驗并對其做出了定量定性分析,實驗結(jié)果表明這種基于小波包樣本熵和SVM水泵機組振動故障診斷方法具有較高的可信度。
【作者單位】： 武漢大學(xué)動力與機械學(xué)院;武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;廣東省水利廳;
【關(guān)鍵詞】： 特征提取 故障診斷 小波包樣本熵 SVM 泵機組
【基金】：水利部“948”項目(201321) 國家自然科學(xué)基金(51279145)
【分類號】：TH38
【正文快照】： 水泵機組故障診斷是指根據(jù)采集到的水泵機組運行信號,判斷機組的運行狀態(tài),是正常、異常還是故障狀態(tài)。當(dāng)機組處于異�；蚬收蠣顟B(tài)時,可以根據(jù)收集的信息分析故障原因,提取故障的特征;并針對對應(yīng)的故障給出維修決策[1]。由于水泵機組工作原理和機組結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和特殊性,引起機

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