為實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確診斷,提出了一種基于改進(jìn)變分模態(tài)分解（VMD）與網(wǎng)格搜索算法（GS）優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM）相結(jié)合的故障診斷方法。首先采用鏡像延拓方法優(yōu)化VMD以改善其端點(diǎn)效應(yīng),并用改進(jìn)后的VMD方法對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到若干個(gè)本征模態(tài)分量（IMFs）;然后采用GS算法對(duì)支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),并用尋優(yōu)得到的參數(shù)建立GS_SVM故障診斷模型,提取IMF的中心頻率構(gòu)成特征矩陣作為診斷模型的輸入向量;最后利用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,診斷準(zhǔn)確率達(dá)100%,與未經(jīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)、粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)（PSO_SVM）和遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GA_SVM）進(jìn)行對(duì)比,提出的方法在軸承故障診斷中更具優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：電子測(cè)量技術(shù). 2020,43(21)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

原仿真信號(hào)以及兩個(gè)重構(gòu)信號(hào)波形

支持向量機(jī)是以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其基本思想是通過(guò)將一個(gè)非線性問(wèn)題映射到高維度的空間內(nèi)[15],在此空間建立一個(gè)最優(yōu)分類超平面,實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入樣本的分類和識(shí)別[16-17]。圖2所示為兩類線性可分情況下的多個(gè)樣本,圖2中正方形代表第1類樣本,圓形代表第2類樣本,虛線H為分類超平面,平行于H的兩條實(shí)線H1、H2分別為經(jīng)過(guò)兩類樣本點(diǎn)且距離H最近的超平面,H1、H2上面的樣本點(diǎn)就是支持向量[15]。在非線性情況下,可引入懲罰因子C和松弛變量εi[18]避免出現(xiàn)一些錯(cuò)分情況,則超平面約束條件為:

為了驗(yàn)證本文方法的有效性,實(shí)驗(yàn)采用Case Western Reserve University軸承數(shù)據(jù)中心的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[22],實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖3所示。軸承類型為SKF-6205,轉(zhuǎn)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,故障直徑為0.014 in。在軸承的正常狀態(tài)、滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障以及外圈故障4種狀態(tài)下,以12 kHz的采樣頻率進(jìn)行采樣,得到原始振動(dòng)數(shù)據(jù)。圖4所示為4種運(yùn)行狀態(tài)下的時(shí)域圖。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2991932