本文關鍵詞：近似熵與支持向量機在發(fā)動機故障識別中的應用研究

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【摘要】：針對發(fā)動機曲軸軸承極易磨損,導致發(fā)動機出現(xiàn)故障的問題,提出了一種基于近似熵與支持向量機相結合的故障診斷方法。發(fā)動機在工作過程中,早期故障特征信號微弱。基于此,引入近似熵算法,分別模擬發(fā)動機曲軸軸承4種磨損狀態(tài),測取各狀態(tài)下多測點的振動信號樣本,計算樣本近似熵值,構建了不同狀態(tài)近似熵故障特征向量。結合支持向量機算法,構造支持向量機故障分類模型,將近似熵特征量帶入其中進行訓練與測試,測試結果準確率達到97.5%,并與普遍使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法進行了對比,結果表明該方法具有更高的診斷識別率,是一種有效且準確率較高的在線診斷方法。
【作者單位】： 武漢科技大學機械自動化學院;
【關鍵詞】： 發(fā)動機 曲軸軸承 近似熵 支持向量機 故障識別
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2012BAF02B01)
【分類號】：TK407
【正文快照】： 1引言發(fā)動機作為工程機械的主要動力源,在建筑施工中起著非常重要的作用。在具體施工過程中,由于施工環(huán)境惡劣,發(fā)動機故障時有發(fā)生。據(jù)統(tǒng)計,發(fā)動機故障率約占工程機械所有機械故障的20%,而在發(fā)動機中,曲軸軸承系統(tǒng)作為其中的關鍵部件,極易產(chǎn)生磨損。一旦磨損嚴重,會導致曲軸軸

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