發(fā)布時間：2017-11-16 21:03

  本文關鍵詞：基于ITD復雜度和PSO-SVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承故障診斷問題,提出了一種基于固有時間尺度分解(ITD)、Lempel-Ziv復雜度特征和粒子群優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)的故障診斷新方法。首先對滾動軸承的振動信號使用ITD方法進行分解,得到若干個頻率由高到低的固有旋轉(zhuǎn)(PR)分量,由于滾動軸承在不同的故障狀態(tài)下的PR分量Lempel-Ziv復雜度的分布不同,提取各PR分量的Lempel-Ziv復雜度值作為每個樣本的特征向量,使用支持向量機(SVM)對軸承振動信號樣本進行故障類型的識別,并用粒子群優(yōu)化(PSO)方法對支持向量機的參數(shù)優(yōu)化以獲得較高的識別準確率。對滾動軸承振動信號的實測結(jié)果的分析表明:該方法可以實現(xiàn)對滾動軸承快速、準確地診斷,且不受載荷變化的影響。
【作者單位】： 同濟大學機械與能源工程學院;
【基金】：國家科技支撐計劃課題資助(2014BAF08B05) 國家自然科學基金項目(51205292)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 滾動軸承是旋轉(zhuǎn)類機械設備中廣泛使用的傳動部件之一,運行時發(fā)生故障可能會引起整個傳動系統(tǒng)的失效,因此對其進行故障診斷的研究具有重要意義。振動分析是機械設備故障診斷的主要方法之一,基于振動信號的故障診斷方法主要分為信號預處理、特征提取、狀態(tài)識別三個步驟[1]。滾動

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4 李t，

本文編號：1193643