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针对轴承振动信号故障特征信息实际提取困难的问题,基于局部均值分解(LMD)与改进支持向量机(SVM)提出了轴承故障诊断方法.对所采集的轴承振动信号进行局部均值分解,得到若干乘积函数的分量.计算各乘积函数的能量,选取能量百分比值作为识别故障的特征值.针对支持向量机不能自适应选择核函数参数和惩罚因子的问题,利用细菌觅食优化算法对支持向量机进行参数优化.将特征值输入改进支持向量机模型,对轴承故障状态进行识别.试验结果表明,相对于传统支持向量机模型和隐马尔可夫模型,采用所提出的轴承故障诊断方法,对轴承故障的识别准确率提高7个百分点以上,由此验证了所提出的轴承故障诊断方法的可靠性. 相似文献
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针对轴承故障诊断中支持向量机(SVM)模型结构自适应性差,导致SVM检测效率不高的问题,提出了基于核主成分分析(KPCA)和蚁群优化支持向量机(PSO-SVM)的轴承故障检测方法.该方法不仅能够利用KPCA选择轴承故障数据重要的非线性特征,确定最佳特征变量数,同时还应用PSO优化SVM训练过程,从而获得结构参数合理且泛化能力良好的轴承故障诊断模型.通过轴承故障实验数据来检验模型,结果表明了所提方法检测性能高于目前常采用的PCA-SVM、KPCA-SVM以及SVM等方法,从而为SVM更好应用于轴承故障诊断提供技术支持. 相似文献
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基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法已经成为故障诊断领域的研究热点.然而,在该方法实用化过程中,故障样本集中存在的不平衡分布问题严重影响了该方法的整体诊断性能.针对该问题,提出一种基于偏置经验特征映射的故障诊断方法,该方法将故障样本集映射至经验特征空间,并在该特征空间中使用偏置判别分析准则作为核函数优化的目标函数,最大化所有正常样本同故障样本中心的距离,从而提高故障诊断方法的整体诊断能力.标准数据集以及真实电路上的实验效果表明,提出的方法可以大大缓解由于样本不平衡造成的支持向量机诊断效果下降的问题,从而提高了基于支持向量机的电路故障诊断法方法的适用范围. 相似文献
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为了实现齿轮箱典型故障的自适应准确辨识,提出一种遗传退火算法优化多核支持向量机的齿轮箱故障诊断模型。首先,将齿轮箱故障振动信号经验模式分解为多个内禀模态分量并提取其幅值能量特征;然后,再基于高斯核和多项式核构建多核支持向量机;最后,将表征齿轮箱故障特征的内禀模态分量能量输入到遗传退火算法优化的多核支持向量机进行故障模式辨识。理论分析表明,多核支持向量机能够逼近任意多元连续函数,遗传退火参数优化可快速准确得到多核支持向量机的全局最优参数向量。通过齿轮箱的故障模拟实验验证了该方法的有效性,结果表明,相比于传统的故障诊断模型,该方法显著提高了齿轮箱典型故障的诊断精度和泛化推广能力。 相似文献
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《现代制造工程》2017,(3)
针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SVM、K-L-SVM方法相比,基于K-L散度与PSOSVM的齿轮故障诊断方法具有更高的精度。 相似文献
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针对柱塞泵检测诊断中故障特征模糊、成因复杂、难以准确定位的问题,结合决策树与支持向量机提出一种基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断方法。该方法预先对所用C SVM和RBF核函数的参数进行优化,而后采用db5小波包对泵体振动信号进行三层分解以提取特征向量,将特征向量输入支持向量机完成其训练及模式识别过程。同时设计了柱塞泵故障诊断的一体化装置,通过模拟不同故障,利用已知故障样本完成支持向量机的训练过程,进而对待测样本进行故障模式识别。诊断结果与样本已知状态相符,验证了该方法的准确性。 相似文献
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《机械工程与自动化》2020,(2)
针对单一或单域特征难以全面反映设备零部件运行状态的问题,提出了一种基于混合域特征集与粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization Support Vector Machine,PSO-SVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,分别采用基于时域、频域以及时频域的信号处理方法进行特征提取;然后将提取到的特征指标进行有机结合,构建混合域特征集;最后将混合域特征集输入粒子群优化支持向量机中实现滚动轴承早期故障的诊断。通过对凯斯西储大学轴承故障诊断实验数据进行验证,结果表明该方法在轴承故障诊断中具有精确性与稳定性。 相似文献