LMD和SVM相结合的电机轴承故障诊断研究

为了提高电机轴承故障诊断的准确率,提出了基于粒子群优化的支持向量机(SVM)故障诊断的方法。文章采用局部均值分解(LMD)提取电机轴承振动信号特征作为支持向量机的特征向量;采用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量机的核函数参数和惩罚参数,以此建立分类器用于识别电机轴承故障类型。通过仿真实验验证该方法能够有效的识别电机轴承故障状态。     

基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究

为了提高支持向量机(SVM)在轴承故障诊断时的准确率和识别效率,提出了一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(CEEMDAN)、改进灰狼优化算法(IGWO)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先用CEEMDAN与Shannon熵对振动信号消噪、分解,获得典型故障的敏感信号;其次,将粒子群算法(PSO)惯性权重w与粒子“飞行”速度v引入灰狼优化算法(GWO),得到IGWO,通过IGWO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,利用美国西储大学的轴承试验数据验证优化模型的有效性。结果表明,IGWO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对轴承进行故障诊断;与GA、PSO、和GWO算法优化的SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。     

基于多特征提取与IPSO＿LSSVM的故障诊断

针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种多特征提取与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,简称IPSO)优化最小二乘支持向量机的诊断方法。首先用小波包变换对振动信号消噪、分解,提取频域特征;然后结合时域特征等参数,用核主元分析法对多维特征空间进行优选和降维,获得典型故障的敏感信号;最后用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机的核参数和惩罚因子解决在寻优中陷入边缘局部最优、收敛精度差的问题,提升故障诊断的识别率。实验结果表明:该方法有效提取故障特征,提高了故障识别的准确率和实时性,是一种可靠的轴承故障诊断方法。     

基于ECA-ResNet与CEEMDAN能量熵的轴承故障诊断

为解决轴承故障诊断中故障分类模型参数多且泛化性能弱、故障识别率低、识别速度慢的问题,设计一种基于深度学习模型ECA-ResNet、完全噪声辅助聚合经验模态分解与麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)的故障诊断方法。通过ECA-ResNet对轴承信号进行建模以提取频域故障特征;将频域特征与CEEMDAN提取的能量熵以及传统信号的时域特征共同构成特征矩阵;通过SSA-SVM进行故障类型识别。结果表明：与传统故障特征提取方式相比,所提出的轴承故障诊断方法能得到良好的诊断效果,轴承故障识别率和分类速度较高。     

基于频域特征和支持向量机的汽车水泵轴承故障诊断研究

为了在线监测与识别汽车水泵轴承的故障类型,以WR3258152型汽车水泵轴承为研究对象,分析了其内部结构和常见故障。根据常见故障,预设了汽车水泵轴承的4类缺陷。在搭建的信号采集实验平台上,利用加速度传感器,分别采集了4类缺陷轴承在运转过程中的振动信号。利用Matlab软件对振动信号进行快速傅立叶变换和频域特征值计算,选用径向基核函数和粒子群参数优化方法建立支持向量机模型,并进行测试验证,结果表明:支持向量机分类方法能精确识别汽车水泵轴承常见的4类缺陷。为汽车水泵轴承的在线监测与故障诊断提供了参考。     

基于FFT与CS-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率并精准分类,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换并利用布谷鸟算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法。采用Hanning窗对得到的频域信号进行加窗处理并求得样本特征的均方根特征值;经过布谷鸟算法优化后的支持向量机(CS-SVM)对样本数据进行故障诊断分类。通过凯斯西储大学的轴承故障振动信号数据进行的实验,验证了该混合智能诊断方法的有效性和优势,结果表明:所提出的方法可以对轴承故障准确进行分类。     

基于能量熵与SATCSSA-LSSVM滚动轴承故障诊断

为解决轴承故障特征不易提取,轴承故障的辨识效果不佳等一系列问题,提出基于改进自适应完整集成经验模态分解(ICEEMDAN)-自适应混沌麻雀搜索算法(SATCSSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过ICEEMDAN对滚动轴承信号进行故障特征提取,产生多个本征模态函数分量,结合相关系数...     

基于PSO优化SVM数控机床主轴系统故障诊断的研究

通过分析主轴系统的故障特征和产生机理,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与多尺度加权排列熵(MWPE)的故障特征提取方法和粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的数控机床主轴系统故障分析诊断模型。首先,利用变分模态分解方法对所采集的主轴系统振动信号进行分解,得到若干有效本征模态分量(IMFs);其次,通过多尺度加权排列熵提取故障特征信息,利用SVM模型对故障特征信息进行分类与识别;为了提高模型的识别准确率,将引入粒子群优化算法(PSO)对SVM模型参数进行优化。实验验证表明,所提出的信号特征提取方法和状态识别模型在数控机床主轴系统的故障诊断方面取得了很好的成效,其故障识别准确率最高达99.56%。     

基于VMD_IWT近似熵与PSO_SVM的转子故障诊断

针对转子故障振动信号的非平稳性、非线性特征,提出了基于变分模态分解_改进小波阈值(VMD_IWT)近似熵与粒子群优化支持向量机(PSO_SVM)的转子故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解,对分解后的各分量进行改进小波阈值处理;然后,提取降噪后信号的近似熵作为特征值组成特征向量;最后,将特征向量输入PSO_SVM进行故障分类识别。将该方法用于实际转子实验数据,并通过对比分析,分别证明了VMD、IWT和PSO_SVM方法的有效性,且文中所提方法的故障诊断准确率高达95%,证明该方法具有一定的实际应用价值。     

基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

为了解决对故障轴承的特征提取和故障特征准确分类问题,提出了应用小波包变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.小波包变换具有良好的时-频局部化特征,非常适于对瞬态或时变信号进行特征提取.而支持向量机可完成模式识别和非线性回归.利用上述原理根据轴承振动信号的频域变化特征,采用小波包变换对其提取频域能量特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别.试验结果表明,支持向量机可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径.     

基于特征融合与HPO-RVM的滚动轴承剩余寿命预测

为准确预测轴承的剩余使用寿命,提出基于特征融合与猎食者-猎物优化(HPO)算法优化相关向量机的轴承剩余寿命预测方法。提取时域、频域和时频域特征准确描述轴承的退化状态,利用综合评价指标对提取的特征进行筛选得到敏感特征集;采用核熵成分分析对敏感特征进行自适应融合,得到轴承的退化特征;构建混合核函数作为相关向量机的核函数以提高模型预测性能;最后,利用HPO算法得到混合核函数的参数,将寻优得到的参数用于寿命预测模型的训练。通过对轴承加速退化数据集进行实验,结果表明：所构建的寿命预测模型优于BP、ELM、SVM等模型,构造的混合核函数模型优于高斯核函数模型,采用的优化算法优于粒子群、遗传算法等。     

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究北大核心

为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。     

基于EEMD和PSO-SVM的电机气隙偏心故障诊断

针对电机气隙偏心故障如何通过振动信号进行有效诊断、如何选取合适故障特征等系列问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的Hilbert时频谱能量特征表达和粒子群参数优化的支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断方法。首先对振动信号进行EEMD分解,并通过相关系数法选择有效的IMF分量;其次,对有效的IMF分量提取Hilbert时频谱能量作为特征向量;最后,利用PSO-SVM对提取的特征进行故障的识别。实验结果表明:利用该方法可以对电机偏心故障进行准确诊断。通过与其他传统故障特征在PSO-SVM下进行的比较,验证了Hilbert时频谱能量特征可以获得更高的诊断准确率。     

基于LMD近似熵和改进PSO-ELM的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与故障识别困难的问题,提出局部均值分解(LMD)近似熵和改进粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)结合的滚动轴承故障诊断方法。将不同工况信号用LMD分解为一系列乘积分量,不同工况的信号在不同频带的近似熵值会发生改变,结合相关性系数选出前3个分量,计算近似熵定值作为输入的特征向量。针对PSO早熟收敛的缺点,引入自适应权重法与DE算法对PSO进行改进,将特征值输入到改进PSO-ELM网络模型中,对滚动轴承不同工况进行故障识别与分类。结果表明,基于LMD近似熵和改进粒子群优化的ELM不仅能够识别滚动轴承的故障类型,并且有更高的分类正确率,验证了该方法的可行性。     

基于改进CEEMDAN和t-SNE的故障特征提取方法

针对非线性、非稳定振动信号难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法相结合的故障特征提取方法。利用三次Hermite插值代替三次样条插值构造包络线,提高传统CEEMDAN对非平稳信号的分解精度;利用改进后的CEEMDAN对原始信号分解并通过相关系数筛选出有效固有模态分量（IMF）,提取有效IMF分量的时频特征、奇异值和能量值构建高维混合域特征集;最后,通过t-SNE算法挖掘高维混合域特征信息得到低维敏感特征,并将其输入到支持向量机中进行分类,以分类准确率作为特征提取效果评价指标。在齿轮箱故障模拟实验台进行实验验证,结果表明该方法能够准确地提取故障特征,为故障特征提取提供新思路。     

基于经验小波变换和流形学习的滚动轴承故障诊断研究

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于经验小波变换(EWT)和流形学习约简的故障特征提取方法。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数(IMF),然后从包含故障信息的IMFs中提取滚动轴承的时域统计特征、频域统计特征、AR模型自回归系数和功率谱熵,构造高维特征集;再利用线性局部切空间排列(LLTSA)流形学习算法将构造的高维特征集约简为故障区分度更好的低维特征集;最后利用支持向量机(SVM)对提取特征进行故障识别。实验结果表明该特征提取方法对滚动轴承故障诊断准确率更高。     

基于改进LFQPSO优化MRVM的轴向柱塞泵故障诊断

针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明：所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。