煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
Coal Mine Machinery
2015年
10期
303-306
,共4页
支持向量机%粒子群优化%特征提取%故障诊断%采煤机摇臂
支持嚮量機%粒子群優化%特徵提取%故障診斷%採煤機搖臂
지지향량궤%입자군우화%특정제취%고장진단%채매궤요비
针对采煤机摇臂齿轮箱故障诊断的难题,提出了一种基于时频特征和PSO-SVM的故障诊断方法.考虑到SVM模型参数和故障特征对诊断结果有着重要的影响,提出了利用PSO对SVM参数进行优化,并同时选择最佳的特征子集,以获得性能最优的SVM分类器,最后将故障特征向量输入到优化的SVM分类器中进行故障诊断.轴承和齿轮的故障诊断实验结果表明,PSO-SVM获得了比常规SVM更好的故障诊断性能.
針對採煤機搖臂齒輪箱故障診斷的難題,提齣瞭一種基于時頻特徵和PSO-SVM的故障診斷方法.攷慮到SVM模型參數和故障特徵對診斷結果有著重要的影響,提齣瞭利用PSO對SVM參數進行優化,併同時選擇最佳的特徵子集,以穫得性能最優的SVM分類器,最後將故障特徵嚮量輸入到優化的SVM分類器中進行故障診斷.軸承和齒輪的故障診斷實驗結果錶明,PSO-SVM穫得瞭比常規SVM更好的故障診斷性能.
침대채매궤요비치륜상고장진단적난제,제출료일충기우시빈특정화PSO-SVM적고장진단방법.고필도SVM모형삼수화고장특정대진단결과유착중요적영향,제출료이용PSO대SVM삼수진행우화,병동시선택최가적특정자집,이획득성능최우적SVM분류기,최후장고장특정향량수입도우화적SVM분류기중진행고장진단.축승화치륜적고장진단실험결과표명,PSO-SVM획득료비상규SVM경호적고장진단성능.
