本文關(guān)鍵詞： 高速列車走行部 滾動軸承 故障診斷 粗糙集 最小二乘支持向量機(jī)　出處：《廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高速列車走行部滾動軸承故障診斷模型構(gòu)建時間較長、診斷準(zhǔn)確率不高的問題,提出一種基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的方法。該方法利用小波包變換構(gòu)造能量特征集,使用粗糙集屬性約簡算法對離散后的能量特征集處理,得到最小約簡,將其輸入到基于最小二乘支持向量機(jī)的故障診斷模型中進(jìn)行狀態(tài)識別。測試實(shí)例證明了粗糙集屬性約簡算法不僅保留了能量特征集的重要屬性,縮短了后期故障診斷模型構(gòu)建時間,而且保證了故障診斷的準(zhǔn)確率,其模型構(gòu)建時間為0.071 s,故障診斷準(zhǔn)確率為100%。因此,RS和LSSVM相結(jié)合是一種優(yōu)秀的故障診斷方法,可以作為高速列車走行部滾動軸承故障診斷的新思路。
[Abstract]:Aiming at the problem that the fault diagnosis model of rolling bearing in the running part of high-speed train has a long time to build and the diagnostic accuracy is not high, A method based on rough set (RS) and least square support vector machine (LSSVM) is proposed, in which the energy feature set is constructed by wavelet packet transform, and the discrete energy feature set is processed by attribute reduction algorithm of rough set, and the minimum reduction is obtained. It is input into the fault diagnosis model based on least squares support vector machine for state recognition. The test example shows that the rough set attribute reduction algorithm not only retains the important attributes of the energy feature set, The construction time of fault diagnosis model is shortened, and the accuracy of fault diagnosis is ensured. The model construction time is 0.071 s, and the fault diagnosis accuracy is 100. Therefore, the combination of RS and LSSVM is an excellent fault diagnosis method. It can be used as a new idea for fault diagnosis of rolling bearing in high speed train.
【作者單位】： 廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;重慶大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;廣西大學(xué)科技處;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51165001) 廣西科技攻關(guān)項目(桂科攻1598009-6) 南寧市科技攻關(guān)項目(20151021)
【分類號】：U279.3;TP18

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本文編號：1541963