發(fā)布時(shí)間：2022-10-11 15:09

　　針對(duì)在軸承故障數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,由于外界干擾導(dǎo)致部分信號(hào)缺失的問(wèn)題,提出一種基于數(shù)據(jù)分組處理算法（GMDH）與經(jīng)粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)（PSO-SVM）算法相結(jié)合的軸承故障診斷方法。首先,利用GMDH算法搭建時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)出并彌補(bǔ)上缺失的數(shù)據(jù)并與采集信號(hào)整合;其次,經(jīng)過(guò)PSO-SVM模型對(duì)完整的數(shù)據(jù)集進(jìn)行故障類(lèi)型診斷;最后,實(shí)驗(yàn)采用了凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障振動(dòng)數(shù)據(jù),并與SVM、PSO-SVM等算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了在信號(hào)缺失情景下,GMDH-SVM混合診斷方法的有效性。 

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)理論與模型
    1.1 GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.2 PSO-SVM模型
    1.3 基于GMDH時(shí)間序列預(yù)測(cè)與PSO-SVM的 模型搭建
2 軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)
    2.1 實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)與缺失數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
    2.2 故障診斷實(shí)驗(yàn)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3690796