基于谐波小波包和BSA优化LS-SVM的铣刀磨损状态识别研究

针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法（BSA）进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。     

基于小波包分析和LS-SVM的钻削刀具状态识别研究

为了有效地识别钻削刀具磨损状态,提出一种基于小波包分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。通过在线监测钻削加工过程中的钻削轴向力和刀具状态,采用时域分析、频域分析以及小波包分析法对刀具磨损状态的信号进行特征向量提取,建立基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的分类识别模型。通过试验验证了该方法可以提高刀具磨损状态的识别精度。     

应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断

为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,并引入模糊准则对其优化,得到由分类能力强的最优小波包基能量值构成的特征集,然后将特征集输入LS-SVM网络,实现对不同故障类型的识别。小波包的优化分解减小了LS-SVM网络的规模,从而降低了算法复杂度,加快了网络的训练时间和分类速度。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实施模拟电路的故障定位。     

基于支持向量机的往复泵泵阀故障诊断方法

提出一种基于支持向量机的往复泵泵阀故障诊断方法。该方法将泵阀振动信号的小波包变换系数作为特征向量，输入到由多个支持向量机构造的一个多值分类器中进行故障模式分类。试验结果表明，该方法不仅可以对发生故障的单个泵阀进行诊断，而且还能对同时发生故障的多个泵阀进行诊断。与常用的人工神经网络方法比较，该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和推广性，在机械设备故障诊断中有很好的应用前景。     

基于WPA和LS-SVM的风力发电机故障诊断方法研究

针对风电机组低速齿轮箱故障的故障特点,提出了一种应用小波包分析(WPA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。将低速齿轮箱不同故障状态下的振动信号经小波包分解后获得各频带能量,经过归一化处理后作为特征向量构成训练样本和测试样本。通过训练样本训练LS-SVM故障诊断模型,用测试样本检验LS-SVM故障诊断模型的正确率。实验结果表明,WPA和LS-SVM相结合的故障诊断方法具有良好的诊断效果。     

小波包技术用于往复泵活塞故障的诊断

采用新的信号处理技术──小波包分析,进行往复泵活塞的故障诊断。通过对信 号的小波包分解、重构及分频带能量监测,取得了很好的诊断效果。     

基于LS-SVM的机床加工误差预测模型探讨

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的机床加工误差回归模型和预测方法,给出了相应的步骤和算法.通过与BP神经网络和RBF神经网络预测方法比较,仿真结果表明,在较少的误差数据条件下,该模型能够有效的描述和预测加工误差的变化,且模型预测误差比神经网络模型小60%左右;应用该预测模型预测机床加工误差有更高的预测精度,对其实施补偿和控制,将有效提高机床的加工精度.     

小波支持向量机在结构损伤识别中的应用研究

基于小波框架理论和支持向量核函数的条件,引入非线性小波基函数构造支持向量机（SVM）的核函数．得到一种具有较强泛化能力的紧致型小波支持向量机。对结构在环境脉动下的反应信号进行小波包分解,利用“能量一损伤状态”的特征提取方法得到特征向量,并作为紧致型小波支持向量机的输人进行训练和分类检验,提出了一种基于完全小波支持向量机的结构损伤识别方法。以一空间单层网壳结构为检测和诊断对象,用该方法对结构的损伤位置和程度进行识另口和分类具有较高的精度,同时该方法具有面向工程实际应用、成本低和分析简便等特点。     

基于递归神经网络的LS-SVM硬件实现与实验研究

在标准支持向量机(SVM)学习神经网络的基础上,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)与递归神经网络相结合, 提出一种新的最小二乘支持向量机学习神经网络.该网络直接采用Lagrange乘子进行训练,消除了标准SVM神经网络中的线性部分,可用于进行分类和回归学习.并且其拓扑结构更适合于用简单的硬件模拟电路实现.对两种网络的稳定性进行了证明,并设计了相应的硬件电路,最后通过Simulink、Pspice仿真和硬件电路实验证明了所提出的方法是有效的.     

支持向量机和小波包分析下的轴承故障诊断

简要介绍了支持向量机和小波包分析理论,在此基础上提出将故障信号经小波包分解后各子频带信号能量与信号总能量之比作为故障特征并构造特征向量作为SVM分类器的输入,实现故障状态的诊断。设计实验进行验证,在转子实验台上测得滚动轴承各种状态下的振动信号,经小波包分解后计算各子频带相对能量作为实验数据。将数据分为训练样本较多和训练样本较少两组数据集,分别使用四种不同核函数和一对一与一对多两种算法进行故障状态分类计算,以了解其对SVM分类性能的影响,最后与BP神经网络分类结果比较,对比SVM分类器与传统故障诊断方法的优缺点。     

Harmonic Wavelet Packet Analysis of Friction-Induced Vibration

Friction and wear tests of a piston ring against the cylinder of a marine diesel engine were conducted on a pin-on-disc tester. The vibration signals under different wear conditions were studied utilizing the discrete harmonic wavelet packet transform (DHWPT). It was shown that the weak friction-induced vibration signals could be extracted using the DHWPT. When the wear behavior is mild, the friction-induced vibration is linear. When the wear behavior is relatively severe, the friction-induced vibration changes from linear to nonlinear. When the wear behavior is more severe, the friction-induced vibration is nonlinear.     

基于小波包与LS—SVM的气阀故障诊断

基于小波包原理,对柴油机的缸盖振动信号进行小波包分解,利用“频带能量”的特征提取方法得到特征向量,并作为LS-SVM的输入进行训练和分类检验,提出了一种基于小波包和LS—SVM的气阀故障诊断方法。结果表明不同状态下的气阀漏气故障能得到识别和分类,且具有较高的精度。     

小波包能量熵的高压转子装配性能特征的提取方法研究

航空发动机结构装配性能对于保证发动机安全稳定的工作具有极其重要的意义。以航空发动机高压转子为研究对象,围绕转子装配性能进行检测试验、特征提取、规律分析等方面的研究。在分析小波包分解原理以及能量熵原理的基础上,提出了基于小波包能量熵的信号特征提取方法。通过对不同状态下的航空发动机高压转子装配性能进行检测试验对该方法的准确性加以验证。实验结果表明,所提出的特征提取方法能够准确描述转子装配状态变化规律。     

基于小波包分解的时变谐波分析

针对时变谐波的分析,提出了一种基于小波包分解的时-频分析的新方法,该方法利用共轭正交滤波器组所具有的功率互补性,对信号进行小波包变换频域等间隔分解,再将各子带输出交错组合,使得所测各次谐波均落入各自相应的频带内,从而达到对各次时变谐波测量与时频分析的目的。     

基于ICEEMDAN-GRNN神经网络的往复泵故障诊断方法研究

往复泵作为石油石化行业重要的输送设备,通过振动监测手段来保证系统的安全稳定运行具有重要的现实意义.如何对往复泵的非平稳和非线性信号提取特征并进行准确识别是诊断中的关键问题.针对往复泵故障特征的提取,提出了一种利用ICEEMDAN-GRNN神经网络相结合的诊断方法.首先利用ICEEMDAN对采集的原始信号进行分解得到若干...     

小波包算法在滚动轴承的在线故障诊断中的应用

对小波变换的理论进行了简要的阐述,并介绍了小波包理论。指出了在强噪声的背景下小波包变换的算法对于瞬态信号提取的有效性,表明了小波包变换对信号的去噪声,滤波等方面具有广泛的前景。并以五套６３０７号轴承为例进行了诊断,结果与实际情况相一致,说明该算法十分适合于滚动轴承的在线监测与故障诊断。     

基于小波包的齿轮故障检测与分析

在齿轮故障的监测诊断中,利用小波包对信号的高分辨率把信号分解到不同频段,然后选择有效频段来提取齿轮传动的故障信息特征。实验表明,该方法能对齿轮的故障特征进行有效的监测。     

基于小波包分析的液压泵状态监测方法

液压泵是液压系统中的关键部件,对其运行状态的监测与故障诊断对整个液压系统的可靠性具有重要意义。基于小波包分解和小波系数残差分析方法,提出一种利用液压泵出口压力进行液压泵故障诊断的方法。通过分析液压泵出口处压力信号的特征,利用小波包对压力信号进行频谱分解,提取液压泵的故障特征,建立不同频率范围的特征信号与液压泵不同故障因素的对应关系,为液压泵的故障诊断与定位提供依据。利用小波包能量残差判别液压泵的运行健康状态,并比较不同小波基函数在故障诊断时的敏感度。为减小小波分析时边界效应所引起的信号畸变,引入“滑动双窗口”的分析方法。试验结果表明,与快速傅里叶方法相比,基于小波包分解的残差分析方法可有效提高故障诊断的准确率,实现对液压泵的状态监测与故障诊断。     

往复泵曲柄连杆机构动力学建模与分析

基于多体动力学理论,建立了往复泵曲柄连杆机构参数化动力学模型.通过算例仿真,对往复泵曲柄连杆机构运动及受力特性进行了研究,获得了连杆随曲轴转角变化的运动规律,以及连杆两端的铰链反力变化规律.