發(fā)布時間：2020-07-16 17:48

【摘要】：針對固有時間尺度分解算法的模態(tài)混疊問題和最小二乘支持向量機的參數(shù)優(yōu)化問題,本文提出了一種新的基于完備集合固有時間尺度分解和混合差分進化和粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的柴油機故障診斷方法。該方法主要包括以下幾個步驟:首先,為解決固有時間尺度分解算法的模態(tài)混疊問題,提出了一種完備集合固有時間尺度分解算法。隨后,利用完備集合固有時間尺度分解算法將非平穩(wěn)的柴油機振動信號分解為一系列平穩(wěn)的旋轉(zhuǎn)分量和殘差信號。然后,提取了前幾階旋轉(zhuǎn)分量的三類典型的時頻特征,包括奇異值、旋轉(zhuǎn)分量能量和能量熵、AR模型參數(shù),作為故障特征。最后,提出了混合差分進化和粒子群算法對最小二乘支持向量機的參數(shù)進行優(yōu)化的方法,并通過將故障特征輸入訓(xùn)練好的最小二乘支持向量機模型實現(xiàn)故障診斷。仿真和實驗結(jié)果表明提出的故障診斷方法可以克服固有時間尺度分解的模態(tài)混疊問題,而且能夠準(zhǔn)確的識別柴油機故障。

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2758304