基于GWO-SVM算法的滚动轴承故障诊断

为实现机械设备滚动轴承的实时监测和故障的准确诊断,基于支持向量机(SVM)进行故障分类,提出采用灰狼算法(GWO)优化SVM的惩罚系数c和核函数半径σ;通过小波包对数据进行特征提取;最后以优化的SVM完成故障诊断。实验结果表明:GWO-SVM算法对故障识别的准确性明显提高。     

多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析

针对不同预处理方法对多小波的影响问题,探讨了基于不同预处理方法的多小波对滚动轴承信号去噪效果的影响。通过仿真实验,先对GHM多小波、CL4多小波和SA4多小波进行重复行预处理、逼近预处理和平衡多小波处理,并将处理后的多小波应用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析中。结果表明:经过平衡多小波预处理的CL4多小波在滚动体故障信号、内圈故障信号、外圈故障信号中的效果最好,相对于经过其他预处理方法处理的多小波的处理效果有明显优势。