本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)LSSVM遷移學(xué)習(xí)方法的軸承故障診斷

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【摘要】：機械系統(tǒng)存在的外部環(huán)境干擾、變工況條件以及無法直接測量等因素,導(dǎo)致獲取的數(shù)據(jù)常常不滿足傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的兩個前提:訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)分布相同以及目標(biāo)診斷數(shù)據(jù)量充足,從而影響診斷模型的泛化能力。針對上述問題,提出一種基于輔助數(shù)據(jù)的增強型最小二乘支持向量機(LSSVM)遷移學(xué)習(xí)策略,用于數(shù)據(jù)量不足時的軸承故障診斷。其中利用遞歸定量分析(RQA)提取非線性特征并與傳統(tǒng)時域特征相結(jié)合以提高診斷精度。診斷分類器通過改進(jìn)傳統(tǒng)LSSVM模型,在原目標(biāo)函數(shù)和約束條件中分別增加輔助集的懲罰函數(shù)和約束條件,最終得到加入輔助集的函數(shù)估計,從而將該算法推廣至遷移學(xué)習(xí)。此外,類內(nèi)類間距離指標(biāo)用于描述特征區(qū)分性,并提出4種輔助數(shù)據(jù)集的使用方法,從而構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)為框架的診斷模型。球形軸承的振動信號試驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí),在目標(biāo)振動數(shù)據(jù)較少條件下所提模型在軸承故障診斷時性能提升顯著。
【作者單位】： 東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 軸承故障診斷 遞歸定量分析 遷移學(xué)習(xí) 最小二乘支持向量機
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51575102)項目資助
【分類號】：TH133.3;TP18
【正文快照】： 1引言軸承作為旋轉(zhuǎn)機械的重要部件之一,在現(xiàn)代工業(yè)中應(yīng)用廣泛,對其故障診斷不僅能保證機械設(shè)備平穩(wěn)高效運行,而且能及時檢測并排除運行過程出現(xiàn)的突發(fā)問題,有效防止重大事故發(fā)生[1]。目前軸承故障診斷大多基于機械振動信號的獲取、檢測與分析,主要包括數(shù)據(jù)采集、特征提取以及

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