本文關(guān)鍵詞：基于Hilbert包絡(luò)譜奇異值和IPSO-SVM的滾動軸承故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： EMD IMF 改進(jìn)粒子群算法 支持向量機(jī) 滾動軸承

【摘要】：針對表征滾動軸承故障信號特征難提取及支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取,致使故障分類模型的精度、泛化能力差的問題,提出一種基于Hilbert包絡(luò)譜奇異值和改進(jìn)粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)優(yōu)化支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)的滾動軸承狀態(tài)辨識方法。首先,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical mode decomposition,EMD)所采集的滾動軸承信號,并將所獲相關(guān)程度較大的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)進(jìn)行Hilbert解調(diào)包絡(luò)分析來獲取包絡(luò)矩陣,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行奇異值分解。其次,利用IPSO算法優(yōu)化SVM的懲罰系數(shù)和高斯核系數(shù)兩個結(jié)構(gòu)參數(shù),據(jù)此建立滾動軸承故障分類模型;并利用美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與基于BP、SVM的故障分類模型相比,Hilbert包絡(luò)譜奇異值和IPSO優(yōu)化SVM的滾動軸承故障診斷分類模型具有更高的精度、更強(qiáng)的泛化能力。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;包頭鋼鐵集團(tuán)公司設(shè)備動力部;
【關(guān)鍵詞】： EMD IMF 改進(jìn)粒子群算法 支持向量機(jī) 滾動軸承
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2015MS0512) 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金(2015QDL12)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言當(dāng)前,機(jī)械裝備不斷向著大型化、高速化、精密化和自動化的“四化”方向發(fā)展。針對關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷不僅能有效提高設(shè)備可靠性,更便于實(shí)現(xiàn)由“事后維修”到“預(yù)知維修”的轉(zhuǎn)變[1]。滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中通用零部件應(yīng)用廣泛;然而,由于工況復(fù)雜、環(huán)境多變等

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1054786