發(fā)布時(shí)間：2020-07-16 17:48

【摘要】：針對(duì)固有時(shí)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(jī)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(shí)間尺度分解和混合差分進(jìn)化和粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的柴油機(jī)故障診斷方法。該方法主要包括以下幾個(gè)步驟:首先,為解決固有時(shí)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(shí)間尺度分解算法。隨后,利用完備集合固有時(shí)間尺度分解算法將非平穩(wěn)的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)分解為一系列平穩(wěn)的旋轉(zhuǎn)分量和殘差信號(hào)。然后,提取了前幾階旋轉(zhuǎn)分量的三類典型的時(shí)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(jìn)化和粒子群算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)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(jī)模型實(shí)現(xiàn)故障診斷。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的故障診斷方法可以克服固有時(shí)間尺度分解的模態(tài)混疊問題,而且能夠準(zhǔn)確的識(shí)別柴油機(jī)故障。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2758304