本文關(guān)鍵詞：基于EMD奇異值熵和GASVM的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法

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【摘要】：提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和奇異值熵的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障特征提取方法,克服了奇異值分解相空間重構(gòu)參數(shù)難以選擇的問(wèn)題。然后將奇異值和奇異值熵作為故障特征輸入到支持向量機(jī)(SVM)中,利用遺傳算法(GA)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了故障的精確診斷。最后通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)子不平衡、碰摩和不平衡-碰摩耦合3種故障的正確診斷,證明該方法的有效性。
【作者單位】： 中國(guó)石油塔里木油田分公司;中國(guó)石油大學(xué)(北京)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院;天津新港船舶重工有限責(zé)任公司;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 轉(zhuǎn)子系統(tǒng) EMD奇異值熵 遺傳算法 支持向量機(jī)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 在石油、化工、電力及航空等行業(yè)中,壓縮機(jī)、離心機(jī)及電機(jī)等大中型旋轉(zhuǎn)機(jī)械起著舉足輕重的作用。旋轉(zhuǎn)機(jī)械一般由轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、軸承及缸體等主要部件組成,其中轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是最為關(guān)鍵的部件之一[1,2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械失效的原因中,轉(zhuǎn)子故障占50%以上。當(dāng)轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí),其振動(dòng)信

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 王志武;孫虎兒;劉維雄;;基于局部均值分解和奇異值差分譜的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2014年09期

2 于德介;陳淼峰;程軍圣;楊宇;;基于EMD的奇異值熵在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J];振動(dòng)與沖擊;2006年02期

3 姚春江;毋文峰;陳小虎;蘇勛家;;基于源信號(hào)包絡(luò)矩陣奇異值的機(jī)械故障診斷方法[J];機(jī)床與液壓;2014年13期

4 張營(yíng);左洪福;佟佩聲;陳志雄;白芳;;基于譜插值和奇異值差分譜的滾動(dòng)軸承靜電監(jiān)測(cè)信號(hào)去噪方法[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2014年08期

5 陶新民;杜寶祥;徐勇;;基于HOS奇異值譜的SVDD軸承故障檢測(cè)方法[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2008年02期

6 侯者非;楊杰;張雪;;基于復(fù)小波和奇異值比譜的軸承故障檢測(cè)方法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

7 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李葵;基于二次SVD和VPMCD的滾動(dòng)軸承故障智能診斷方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 耿宇斌;基于Morlet小波與SVD的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：630152