计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2013年
2期
438-447
,共10页
胡荣华%楼佩煌%唐敦兵%刘明灯
鬍榮華%樓珮煌%唐敦兵%劉明燈
호영화%루패황%당돈병%류명등
故障诊断%经验模式分解%支持向量机%滚动轴承%克隆选择算法
故障診斷%經驗模式分解%支持嚮量機%滾動軸承%剋隆選擇算法
고장진단%경험모식분해%지지향량궤%곤동축승%극륭선택산법
为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出一种基于经验模式分解和免疫参数自适应支持向量机相结合的滚动轴承故障诊断方法.使用经验模式分解将故障信号分解为若干个本征模函数之和,然后通过定义的故障特征频率筛选函数,自动地从各本征模函数的包络谱中提取出包含轴承外圈、内圈及滚动体故障的特征向量.在特征提取的基础上,将改进的免疫克隆选择算法和K折交叉验证方法相结合,实现了支持向量机参数的自适应优化选取,并进一步训练得到免疫参数自适应支持向量机分类器.通过SKF6203滚动轴承数据实验表明,该方法能获得较高的故障诊断识别率.
為實現滾動軸承故障的智能診斷,提齣一種基于經驗模式分解和免疫參數自適應支持嚮量機相結閤的滾動軸承故障診斷方法.使用經驗模式分解將故障信號分解為若榦箇本徵模函數之和,然後通過定義的故障特徵頻率篩選函數,自動地從各本徵模函數的包絡譜中提取齣包含軸承外圈、內圈及滾動體故障的特徵嚮量.在特徵提取的基礎上,將改進的免疫剋隆選擇算法和K摺交扠驗證方法相結閤,實現瞭支持嚮量機參數的自適應優化選取,併進一步訓練得到免疫參數自適應支持嚮量機分類器.通過SKF6203滾動軸承數據實驗錶明,該方法能穫得較高的故障診斷識彆率.
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