發(fā)布時間：2017-10-01 08:16

  本文關(guān)鍵詞：基于小波包與奇異值分解的GA-SVM滾動軸承故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 小波包 奇異值 遺傳算法 支持向量機(jī) 滾動軸承

【摘要】：針對滾動軸承故障診斷中特征向量難以提取與支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)選取依據(jù)經(jīng)驗(yàn)的問題,提出了基于小波包與奇異值分解的GA-SVM滾動軸承故障診斷方法。首先,采用小波包對采集的滾動軸承各狀態(tài)下的信號進(jìn)行分解,獲取表征信號局部特征的各節(jié)點(diǎn)系數(shù),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建各節(jié)點(diǎn)系數(shù)矩陣并進(jìn)行奇異值分解,來獲取特征向量進(jìn)而將其作為故障診斷模型的輸入;其次,利用遺傳算法(GA)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的懲罰系數(shù)和高斯核系數(shù)兩個結(jié)構(gòu)參數(shù);最后,將上述特征向量作為輸入,建立GA優(yōu)化SVM的故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)滾動軸承的狀態(tài)辨識。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與BP、SVM、PSOSVM相比,基于小波包與奇異值分解的GA優(yōu)化SVM滾動軸承故障診斷方法具有更高的分類精度,能夠提高滾動軸承狀態(tài)辨識的效果。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;浙江大學(xué)信息學(xué)部控制科學(xué)學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 小波包 奇異值 遺傳算法 支持向量機(jī) 滾動軸承
【基金】：國家自然科學(xué)基金(21366017) 內(nèi)蒙古科技廳高新技術(shù)領(lǐng)域科技計劃重大項(xiàng)目(20130302) 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金的部分資助(2015QDL12)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金的部分資助(2015QDL12)1引言滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中非常重要的部件,由于長期處在轉(zhuǎn)速不定、交變載荷及高溫、高濕、多粉塵的惡劣環(huán)境下,其滾動體、保持架、外圈和內(nèi)圈等某一個或幾個部位極易受損,從而誘發(fā)故障,嚴(yán)重影響生產(chǎn),進(jìn)而導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失。因

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：952369