基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

参数优化变分模态分解和多域特征融合的行星变速箱故障诊断

为提高行星变速箱的诊断精度,提出了基于参数优化变分模态分解和多域特征融合的行星变速箱故障诊断方法.首先,为提高变分模态分解(VMD)对信号的分解效果,以天牛须搜索(BAS)为优化方法进行VMD参数的优化.其次,以参数优化VMD完成信号的分解,并筛选出分解所得本征模态函数(IMF)中包络熵最小的IMF.再次,计算包络熵最小IMF的时域、频城和尺度域特征组成高维多城故障特征集,而后通过监督局部切空间排列(SLTSA)完成特征集的降维.最后,通过支持向量机对故障特征进行识别,得到诊断结果.行星变速箱故障诊断实例验证了方法的有效性.     

基于VMD和PSO-SVM的汽车传动轴系故障诊断

针对传动轴系振动信号故障特征难以提取的问题和进行故障诊断时难以获得大量故障样本的实际情况,提出了一种基于VMD和PSO-SVM相结合的传动轴系故障诊断方法。首先,将传动轴系振动信号进行VMD分解,得到本征模态函数IMF;然后,计算IMF的能量值和对应的能量熵值;最后,用粒子群优化(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,并将归一化处理后IMF的能量值及能量熵值作为特征向量,输入到PSO-SVM中来判断传动轴系的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法故障诊断准确率达到94. 44%,可以准确、有效地对传动轴系进行故障诊断。     

基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干个本征模态分量(IMFs),计算各个IMF的能量熵与样本熵,并利用主成分分析方法(PCA)对其进行特征融合。最后利用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)对融合特征进行故障模式识别。轴承故障实验分析结果表明,所提方法能够有效实现滚动轴承故障诊断。     

基于VMD能量熵与支持向量机的齿轮故障诊断

针对机械设备的齿轮运行受环境噪声影响严重以及难以获得大量故障样本的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)能量熵特征与支持向量机相结合的齿轮故障诊断方法。首先是利用变分模态分解对机械振动信号进行处理得到若干个模态分量,同时利用传统的经验模态分解(EMD)对相同信号进行分解再对比两种方法的分解效果,然后计算变分模态分解各模态分量的能量熵作为特征值,最后将特征值作为支持向量机的输入进行故障诊断。实验结果表明VMD可以较好的将复杂的振动信号分解并且一定程度抑制模态混叠现象的发生,以VMD能量熵特征与支持向量机相结合的方法可以迅速、有效的实现齿轮的故障诊断。     

应用ICEEMDAN和SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱复合故障准确分类问题,应用了改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将行星齿轮箱的不同故障信号分别进行ICEEMDAN分解,得到各阶内禀模态函数(IMF);其次,利用各阶IMF分量与原信号的相关性大小,剔除虚假的IMF分量;最后,以优选IMF分量的多尺度模糊熵均值作为特征向量,输入到多分类SVM中进行故障分类,分类准确率高达100%,实验结果证明了该方法的可行性。     

运用EMD和GA SVM的齿轮故障特征提取与选择

针对齿轮故障特征提取,首先将齿轮箱振动信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数.计算各固有模态函数的能量和矩阵的奇异值,采用Shannon熵和Renyi熵度量能量和奇异值分布,构成原始特征子集.再采用遗传算法和最小二乘支持向量机的Wrapper方法选择最优特征子集.该方法能够利用较少的特征参数集准确判别齿轮故障,提高了齿轮故障诊断的精度与效率.     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断

针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy, WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden Jackal Optimization, GJO)算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行电机滚动轴承的故障诊断。首先,利用VMD将采集到的信号进行分解,依据局部极小包络熵筛选出最优本征模态(Intrinsic Mode Function, IMF)分量;其次,利用小波包将最优IMF分量再分解,并提取信息熵作为特征向量矩阵;最后,采用GJO算法对支持向量机中的惩罚参数和核参数进行寻优选择,建立GJO-SVM故障诊断模型,将特征向量矩阵输入金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)故障诊断模型中进行故障诊断。将VMD结合小波包信息熵特征提取与VMD结合近似熵特征提取进行对比试验,试验结果表明,VMD结合小波包信息熵特征提取精度提高了2.5%,其...