本文關(guān)鍵詞：基于EEMD和PSO-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷　出處：《電力科學(xué)與工程》2016年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 粒子群算法 支持向量機(jī) 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的精確診斷,提出一種基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)的故障診斷方法。利用EEMD方法分解振動(dòng)信號(hào),依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取合適的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)進(jìn)行能量值及包絡(luò)譜特征幅值比等故障特征參量的計(jì)算,構(gòu)建滾動(dòng)軸承故障特征向量,然后基于少量不同故障部位及故障程度的樣本,利用粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,進(jìn)而訓(xùn)練樣本并建立故障模型,最后對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行故障診斷,觀察該方法的診斷效果。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可對(duì)多種不同故障狀態(tài)進(jìn)行診斷,且分類精度高,證明了振動(dòng)分析與智能算法結(jié)合的方法可有效實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。
[Abstract]:In order to accurately diagnose the rolling bearing fault, a fault diagnosis method of support vector machine based on integrated empirical mode decomposition and particle swarm optimization is proposed. The vibration signal is decomposed by EEMD method. According to the experience, the proper intrinsic mode function is selected to calculate the fault characteristic parameters such as the energy value and the amplitude ratio of the envelope spectrum, and the fault eigenvector of the rolling bearing is constructed. Then based on a small number of samples with different fault locations and degrees of fault, the support vector machine parameters are optimized by particle swarm optimization algorithm, and then the samples are trained and fault models are established. Finally, the fault diagnosis of test samples is carried out. The experimental results show that the method can be used to diagnose many different fault states, and the classification accuracy is high. It is proved that the combination of vibration analysis and intelligent algorithm can effectively realize the fault diagnosis of rolling bearings.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中易受損的部件之一,它的壽命隨機(jī)性大,失效時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)和噪聲會(huì)直接影響到機(jī)械設(shè)備的正常工作,使機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)變差,快速定位軸承故障能縮短維修時(shí)間,提高機(jī)組的經(jīng)濟(jì)效益。隨著機(jī)械設(shè)備逐漸向高速化、大型化和自動(dòng)化方向發(fā)展,對(duì)滾動(dòng)軸承的故障進(jìn)

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

2 吳軍;李為吉;;改進(jìn)的粒子群算法及在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];陜西理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年04期

3 段海濤;劉永忠;馮霄;;水系統(tǒng)優(yōu)化的粒子群算法分析[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年02期

4 王偉;;混合粒子群算法及其優(yōu)化效率評(píng)價(jià)[J];中國(guó)水運(yùn)(學(xué)術(shù)版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孫建勛;李榮;馬玉林;;機(jī)電產(chǎn)品管路自動(dòng)敷設(shè)的粒子群算法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2007年11期

6 蔣榮華;王厚軍;龍兵;;基于離散粒子群算法的測(cè)試選擇[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2008年02期

7 周苗;陳義保;劉加光;;一種新的協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年05期

8 姚峰;楊衛(wèi)東;張明;;改進(jìn)粒子群算法及其在熱連軋負(fù)荷分配中的應(yīng)用[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年08期

9 張大興;賈建援;張愛梅;郭永獻(xiàn);;基于粒子群算法的三軸跟瞄裝置跟蹤策略研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2009年09期

10 王麗萍;江波;邱飛岳;;基于決策偏好的多目標(biāo)粒子群算法及其應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2010年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國(guó)科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進(jìn)制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國(guó)天線年會(huì)論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國(guó)平;;基于粒子群算法的時(shí)滯動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的時(shí)滯辨識(shí)[A];第十二屆全國(guó)非線性振動(dòng)暨第九屆全國(guó)非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第十一屆全國(guó)膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會(huì)議膨脹節(jié)設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進(jìn)粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國(guó);;粒子群算法在支持向量機(jī)參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進(jìn)粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)大壩安全監(jiān)測(cè)專委會(huì)年會(huì)暨學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國(guó);;單個(gè)粒子收斂中心隨機(jī)攝動(dòng)的粒子群算法[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊(cè)）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

9 馬向陽(yáng);陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對(duì)策[A];第十二屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題[A];第二十一屆中國(guó)（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

2 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

3 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

4 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

5 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

7 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

8 劉宏達(dá);粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

9 楊輕云;約束滿足問(wèn)題與調(diào)度問(wèn)題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學(xué);2006年

10 馮琳;改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的研究及其在電弧爐供電曲線優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計(jì)鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂(lè)果合成過(guò)程建模研究[D];鄭州大學(xué);2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型問(wèn)題[D];山東大學(xué);2015年

9 陳百霞;考慮風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動(dòng)態(tài)粒子群算法的軟件測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1419349