小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用

利用小波包分析技术适于对非平稳信号进行特征提取和支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,提出了一种基于小波包分析和支持向量机相结合进行刀具切削故障诊断的方法.该方法采用小波包分析对其提取特征向量,利用支持向量机故障分类器实现对刀具切削故障分类.试验结果表明,小波包分析和支持向量机能对刀具故障进行有效诊断,故障预报正确率为90%.     

基于小波包-AR谱和多核映射SVM气阀机构故障诊断

利用小波包对非平稳信号故障特征提取的优越性和支持向量机适用于小样本学习的特性,针对柴油机气阀机构故障提出了一种基于小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机相结合进行柴油机气阀机构故障诊断的方法。该方法采用小波包-AR谱分析提取频带能量为特征向量,利用多核映射支持向量机故障分类器实现对柴油机气阀机构故障分类。试验结果表明,小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机能对柴油机气阀机构故障进行有效诊断,故障预报正确率为100%。     

基于超球面支持向量机的丝杠故障诊断技术

针对高档数控机床丝杠故障样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了一种用小波包分解和超球面支持向量机进行分类的丝杠故障智能诊断技术.该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量,输入到超球面支持向量机分类器进行故障识别.通过改变相关参数,研究了模型参数选择在构造超球面支持向量机中的重要作用.试验结果表明,建立的超球面支持向量机模型能够有效地对机床丝杠故障进行诊断.     

基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究

液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解(EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持向量机回归估计基本原理的基础上,建立了小波包分解和支持向量机相结合的预测模型。采用液压泵历史数据对模型进行了验证,结果表明,基于支持向量机的预测模型和故障映射模型可以有效地对液压泵进行故障预测。     

基于小波包分解和支持向量机的机械故障诊断方法

提出应用小波包分解和支持向量机进行机械故障诊断的方法。该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量，输入到由多个支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。试验结果表明，与神经网络相比，采用支持向量机进行故障诊断可以获得更高的诊断精度，表明该方法是有效的、可行的。     

往复泵泵阀的谐波小波包分析及LS-SVM方法研究

针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提取各频段谐波小波包系数的能量值,将各频段能量值组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,并将谐波小波包与小波包在泵阀故障诊断中的诊断准确率进行了比较。试验结果表明将谐波小波包分解和LS-SVM相结合可以准确有效地识别泵阀故障类型。     

基于改进阈值小波和支持向量机的低速重载滚动轴承故障诊断的研究

提出了将小波分析与支持向量机结合用于低速滚动轴承故障诊断的方法。首先在实验台上进行轴承各种故障信号的样本采集,利用改进后的小波阈值法对信号进行去噪,将降噪后的振动信号经过小波包分解后的频带能量作为特征向量,并以此作为训练样本,对多个支持向量机构成的多故障分类器进行训练,进而实现智能诊断。结果表明,比起传统阈值法小波去噪,结合后的方法有较好的诊断效果。     

基于能量熵特征的挖掘机液压系统故障诊断

液压系统作为挖掘机的核心组成,其工作的可靠性将直接影响主机的性能。在现有较为先进的故障模式判别方法中,选择应用小波包分析计算故障信号的能量熵,构造特征向量输入到支持向量机中进行训练,判定故障的类型。该文融合小波包数据处理技术和支持向量机故障模式识别技术来实现故障的有效判别,完成了液压系统的状态监测及故障诊断系统的搭建。通过测试发现,故障识别的准确率良好,试验结果也验证了支持向量机在处理小样本方面的优势所在。     

基于小波分析和支持向量机的旋转机械故障诊断方法

提出了一种基于小波分析和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法.首先运用小波包对振动信号进行分解和重构,然后提取各个频带里的信号能量值,将该能量值作为特征参数输入到支持向量机,进行故障模式识别.通过对实验数据的分析表明,与BP神经网络相比,该方法可以获得更高的旋转机械故障诊断准确率.     

故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断方法

本文中提出了一种基于共振滤波和包络小波包分解的鲁棒故障特征提取方法,首先对信号进行共振频带滤波,再对滤波信号的包络进行小波包分解并提取重构子带信号的标准偏差值作为特征向量。该方法考虑了包络信号能充分描述轴承局部故障引起循环冲击的特点,并利用支持向量机进行轴承故障类型自动识别。实验结果表明,该方法能有效地实现故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断,具有较高的诊断速率,效果优于传统滚动轴承诊断方法。     

基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断

针对柱塞泵检测诊断中故障特征模糊、成因复杂、难以准确定位的问题,结合决策树与支持向量机提出一种基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断方法。该方法预先对所用C SVM和RBF核函数的参数进行优化,而后采用db5小波包对泵体振动信号进行三层分解以提取特征向量,将特征向量输入支持向量机完成其训练及模式识别过程。同时设计了柱塞泵故障诊断的一体化装置,通过模拟不同故障,利用已知故障样本完成支持向量机的训练过程,进而对待测样本进行故障模式识别。诊断结果与样本已知状态相符,验证了该方法的准确性。     

基于优选小波包和PSO-SVM的失火故障诊断

小波包变换在柴油机故障特征提取中应用广泛,其中,小波包基函数的选取对特征提取性能的影响至关重要。基于此提出了1种优选小波包和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的失火诊断方法。首先,选择5种不同类型的离散小波包基函数分别对缸盖振动信号进行小波包多层分解;然后,计算缸盖振动信号的小波包能量与信息熵的比值,从中选择比值最大的小波包基函数作为最优的小波包基函数;进一步,采用最优小波包基函数分解缸盖振动信号并提取小波包频带能量概率密度作为特征向量,以及构造故障诊断特征集;最终,将故障诊断特征集输送到粒子群优化支持向量机中进行柴油机失火诊断识别。实验结果表明,利用最优小波包基函数提取特征具有良好的效果,同时PSO-SVM的识别准确率达到97.5%,说明了优选小波包和PSO-SVM的诊断方法是可行且有效的。     

基于进化支持向量机的机载燃油泵故障诊断及实验研究

针对机载燃油泵故障数据少、诊断方法效率低、成本高等问题,研制了机载燃油转输系统实验平台,提出了一种基于小波包和进化支持向量机的机载燃油泵故障诊断方法。该方法依据机载燃油转输系统实验平台获取的振动传感器信号与压力传感器信号,利用小波包理论对振动信号进行分解,以不同频段信号的能量值作为特征参数,并结合出口压力信号均值构造故障特征向量。然后,将基于遗传算法的支持向量机作为分类模型,以得到的故障特征向量训练并验证该分类模型。试验结果表明,方法一方面能够提高故障分类准确率,另一方面能够优化传感器的设计,即只安装一个压力传感器与一个特定方向的振动传感器即可对机载燃油泵的多故障诊断率达100%。     

局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用

针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。     

刀具磨损状态检测方法的分析与验证

为监测机床刀具磨损程度,提出了一种基于小波包理论(WPD)、经验模态分解(EMD)以及支持向量机(SVM)等相结合的刀具故障诊断方法。通过小波包理论工具消除刀具的高频噪声信号,并对去噪后的信号进行模态分解、合成,计算出模态函数(IMF)和EMD分解信号的相关参数。将计算出的信号时域上的特征参数作为支持向量机(SVM)的输入特征向量,完成对刀具故障的检测。实验结果分析表明,该方法可以有效地判断刀具磨损程度,验证了方法的可行性。     

一种基于小波包与KPCA的发动机多信号融合故障诊断方法

针对活塞式发动机典型故障提出一种基于小波包分析与核主成分分析技术的多信号融合诊断方法。首先采用小波包对原始振动信号进行分解,提取故障频域特征;然后融合振动时域信号及机组排温等热工参数,采用核主成分分析技术进行参数维度缩减,获得典型故障的敏感特征;最后采用支持向量机完成故障自动分类。实际故障案例数据表明,该方法可有效提取发动机故障特征,故障分类准确性较高。     

基于WPT-SVM电动调节阀故障诊断研究

电动调节阀发生故障时,振动信号各频带的能量会相应发生变化。采用小波包对信号进行能量分解,通过小波包信息特征分析对支持向量机进行优化,得到诊断模型最佳参数,可以有效地对电动调节阀信号进行故障诊断并进行分类。实例表明,WPT优化SVM模型可以更加高效地对燃汽轮机进行故障诊断,提高了故障诊断的分类准确率,为电动执行机构信号的故障诊断提供了可行有效的方法。     

基于优化支持向量机的轴承故障诊断方法研究

以滚动轴承在正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四种工况下的振动信号为研究对象,采用小波包变换的方法提取信号的能量熵,构成振动信号的特征向量。在此基础上采用支持向量机进行故障模式识别,建立支持向量机模型需要选择适当的核函数及相关参数,使用径向基核函数,需要设置的参数为核函数的宽度和误差惩罚系数,分别结合传统的网格搜索,遗传算法,粒子群算法优化支持向量机参数以提升分类性能。试验结果表明,采用优化后的支持向量机进行故障诊断可以大大提高诊断精度。     

基于小波包一混沌支持向量机的液压泵压力信号预测

针对液压泵压力信号呈现的非线性、非平稳的特性,提出一种将小波包分析、相空间重构理论与支持向量机(SVM)相结合的预测方法,实现液压泵压力信号监测数据的建模及预测。首先将采集到的压力信号通过小波包进行分解,将分解得到的各个分量进行重构,其次对重构后的每一个分量通过混沌支持向量机预测模型进行预测,最后对各预测值进行合成。试验数据表明,该方法能够有效地预测液压泵压力信号的变化趋势,具有较高的预测精度,可有效地应用于系统的状态监测和故障预测。     

基于谐波小波包和OAO-RVM的滚动轴承故障诊断方法

结合谐波小波包和相关向量机设计了滚动轴承故障诊断方法,以实现轴承正常状态、内圈故障、滚动体故障及外圈故障状态的诊断。首先,利用谐波小波包对轴承的振动信号进行多层分解,根据各频段的小波分解系数计算各个频带能量,归一化之得到特征向量;其次,对传统的OAO-RVM模型进行简化,改进为新的OAORVM多模式分类模型;最后,利用滚动轴承试验台的振动数据对设计方法进行了验证。结果表明,设计的诊断方法在识别的准确率及算法计算效率方面均比传统的支持向量机诊断方法好。