發(fā)布時間：2021-01-21 21:35

　　為實現(xiàn)滾動軸承故障的準確診斷,提出了一種基于改進變分模態(tài)分解（VMD）與網(wǎng)格搜索算法（GS）優(yōu)化支持向量機（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以改善其端點效應,并用改進后的VMD方法對軸承振動信號進行分解,得到若干個本征模態(tài)分量（IMFs）;然后采用GS算法對支持向量機的懲罰參數(shù)和核參數(shù)進行尋優(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;最后利用凱斯西儲大學的軸承數(shù)據(jù)進行測試,診斷準確率達100%,與未經(jīng)優(yōu)化的支持向量機、粒子群算法優(yōu)化支持向量機（PSO_SVM）和遺傳算法優(yōu)化支持向量機（GA_SVM）進行對比,提出的方法在軸承故障診斷中更具優(yōu)勢。 

【文章來源】：電子測量技術(shù). 2020,43(21)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

原仿真信號以及兩個重構(gòu)信號波形

支持向量機是以統(tǒng)計學理論為基礎(chǔ)的機器學習算法,其基本思想是通過將一個非線性問題映射到高維度的空間內(nèi)[15],在此空間建立一個最優(yōu)分類超平面,實現(xiàn)對輸入樣本的分類和識別[16-17]。圖2所示為兩類線性可分情況下的多個樣本,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的兩條實線H1、H2分別為經(jīng)過兩類樣本點且距離H最近的超平面,H1、H2上面的樣本點就是支持向量[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)一些錯分情況,則超平面約束條件為:

為了驗證本文方法的有效性,實驗采用Case Western Reserve University軸承數(shù)據(jù)中心的實驗數(shù)據(jù)[22],實驗平臺如圖3所示。軸承類型為SKF-6205,轉(zhuǎn)動電機的轉(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的采樣頻率進行采樣,得到原始振動數(shù)據(jù)。圖4所示為4種運行狀態(tài)下的時域圖。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2991932