军事交通学院学报
軍事交通學院學報
군사교통학원학보
JOURNAL OF ACADEMY OF MILITARY TRANSPORTATION
2015年
4期
40-44
,共5页
常春%王国威%梅检民%张玲玲%郭正
常春%王國威%梅檢民%張玲玲%郭正
상춘%왕국위%매검민%장령령%곽정
小波包分解%AR谱%支持向量机%故障诊断
小波包分解%AR譜%支持嚮量機%故障診斷
소파포분해%AR보%지지향량궤%고장진단
针对发动机连杆轴承磨损故障诊断中测取的机体振动信号非平稳、频率成分复杂的特点,提出小波包-AR谱和支持向量机相结合的连杆轴承故障诊断方法.通过对发动机连杆轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,AR)谱分析,累加不同频段的能量实现连杆轴承故障特征提取,将提取的特征作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入向量,建立SVM多分类器,将正常与多种故障状态进行分类.试验结果表明,小波包-AR谱能从多激励源和噪声干扰中提取出连杆轴承微弱故障特征.以小波包-AR谱能量为特征向量,支持向量机能在小样本情况下识别诊断连杆轴承故障,取得良好效果.
針對髮動機連桿軸承磨損故障診斷中測取的機體振動信號非平穩、頻率成分複雜的特點,提齣小波包-AR譜和支持嚮量機相結閤的連桿軸承故障診斷方法.通過對髮動機連桿軸承振動信號進行小波包分解,重構各頻段信號併進行自迴歸(auto regressive,AR)譜分析,纍加不同頻段的能量實現連桿軸承故障特徵提取,將提取的特徵作為支持嚮量機(support vector machine,SVM)的輸入嚮量,建立SVM多分類器,將正常與多種故障狀態進行分類.試驗結果錶明,小波包-AR譜能從多激勵源和譟聲榦擾中提取齣連桿軸承微弱故障特徵.以小波包-AR譜能量為特徵嚮量,支持嚮量機能在小樣本情況下識彆診斷連桿軸承故障,取得良好效果.
침대발동궤련간축승마손고장진단중측취적궤체진동신호비평은、빈솔성분복잡적특점,제출소파포-AR보화지지향량궤상결합적련간축승고장진단방법.통과대발동궤련간축승진동신호진행소파포분해,중구각빈단신호병진행자회귀(auto regressive,AR)보분석,루가불동빈단적능량실현련간축승고장특정제취,장제취적특정작위지지향량궤(support vector machine,SVM)적수입향량,건립SVM다분류기,장정상여다충고장상태진행분류.시험결과표명,소파포-AR보능종다격려원화조성간우중제취출련간축승미약고장특정.이소파포-AR보능량위특정향량,지지향량궤능재소양본정황하식별진단련간축승고장,취득량호효과.
