沈阳航空航天大学学报
瀋暘航空航天大學學報
침양항공항천대학학보
JOURNAL OF SHENYANG INSTITUTE OF AERONAUTICAL ENGINEERING
2014年
4期
50-54
,共5页
故障诊断%滚动轴承%谐波小波包%支持向量机
故障診斷%滾動軸承%諧波小波包%支持嚮量機
고장진단%곤동축승%해파소파포%지지향량궤
针对滚动轴承故障诊断问题开展研究,设计了基于谐波小波包和支持向量机(SVM)的新型诊断方法.与传统的时频特征提取方法相比,谐波小波包具有盒状频谱和无限细分的优势.首先对滚动轴承的振动数据进行谐波小波包分解,利用各频段的小波分解系数计算特征能量,归一化之后作为特征向量,为设计的多类SVM模型提供训练样本和测试样本.利用SVM的非线性映射能力,将三个二分类器相组合设计了基于二叉树的多类SVM模型,实现了对滚动轴承的故障诊断.最后,利用Case Western Reserve University电气工程实验室的滚动轴承试验台的振动数据对设计的诊断方法进行了验证.结果表明,设计的诊断方法比传统的方法具有更高的准确率.
針對滾動軸承故障診斷問題開展研究,設計瞭基于諧波小波包和支持嚮量機(SVM)的新型診斷方法.與傳統的時頻特徵提取方法相比,諧波小波包具有盒狀頻譜和無限細分的優勢.首先對滾動軸承的振動數據進行諧波小波包分解,利用各頻段的小波分解繫數計算特徵能量,歸一化之後作為特徵嚮量,為設計的多類SVM模型提供訓練樣本和測試樣本.利用SVM的非線性映射能力,將三箇二分類器相組閤設計瞭基于二扠樹的多類SVM模型,實現瞭對滾動軸承的故障診斷.最後,利用Case Western Reserve University電氣工程實驗室的滾動軸承試驗檯的振動數據對設計的診斷方法進行瞭驗證.結果錶明,設計的診斷方法比傳統的方法具有更高的準確率.
침대곤동축승고장진단문제개전연구,설계료기우해파소파포화지지향량궤(SVM)적신형진단방법.여전통적시빈특정제취방법상비,해파소파포구유합상빈보화무한세분적우세.수선대곤동축승적진동수거진행해파소파포분해,이용각빈단적소파분해계수계산특정능량,귀일화지후작위특정향량,위설계적다류SVM모형제공훈련양본화측시양본.이용SVM적비선성영사능력,장삼개이분류기상조합설계료기우이차수적다류SVM모형,실현료대곤동축승적고장진단.최후,이용Case Western Reserve University전기공정실험실적곤동축승시험태적진동수거대설계적진단방법진행료험증.결과표명,설계적진단방법비전통적방법구유경고적준학솔.
