上海电机学院学报
上海電機學院學報
상해전궤학원학보
JOURNAL OF SHANGHAI DIANJI UNIVERSITY
2014年
1期
5-10
,共6页
齿轮%支持向量机%故障识别%故障诊断
齒輪%支持嚮量機%故障識彆%故障診斷
치륜%지지향량궤%고장식별%고장진단
通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机(SVM)网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.
通過對風機傳動繫統中齒輪故障進行模擬試驗,構建結構風險最優的支持嚮量機(SVM)網絡,對採集到的電磁速度信號進行快速傅裏葉分解,選取高頻段的頻譜特性作為分量進行樣本化學習,完成對齒輪故障樣本的訓練,使SVM具備分類功能.最後,採用SVM對齒輪箱試驗檯齒輪故障進行診斷分類識彆,取得較好的效果,說明齒輪故障信號高頻特性所包含故障信息在整箇頻譜中的有效性以及SVM作為一種故障診斷方法的實用性.
통과대풍궤전동계통중치륜고장진행모의시험,구건결구풍험최우적지지향량궤(SVM)망락,대채집도적전자속도신호진행쾌속부리협분해,선취고빈단적빈보특성작위분량진행양본화학습,완성대치륜고장양본적훈련,사SVM구비분류공능.최후,채용SVM대치륜상시험태치륜고장진행진단분류식별,취득교호적효과,설명치륜고장신호고빈특성소포함고장신식재정개빈보중적유효성이급SVM작위일충고장진단방법적실용성.
