SVM结合OCSVM诊断模拟电路故障

基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法是当前主要的模拟电路故障诊断方法之一,但由传统的二分类SVM组成的故障分类器对新故障模式缺乏处理能力。针对该问题,提出了结合单类支持向量机(OCSVM)和SVM的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用SVM来提高分类性能;最后,采用脉宽调制电路进行故障诊断实验,实验结果说明了所提出的故障诊断方法的有效性。     

一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法

针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。     

小波支持向量机多分类器在轴承性能退化评估中的应用

为了准确地对轴承性能退化过程数据进行评估,将Mexican hat小波函数引入支持向量机多分类器中,提出一种小波支持向量机多分类器.并基于平移不变核函数条件,给出该小波函数为容许核函数的证明.根据"一对多"算法建立支持向量机多分类器.通过对内圈故障和滚动体故障的轴承性能恶化过程中数据的分析,表明小波支持向量机具有比BP(back propagation)神经网络、RBF(radial basis function)核函数支持向量机更高的分类正确率.     

基于MCSA和SVM的异步电机转子故障诊断

本文提出一种基于电机电流信号频谱分析和支持向量机的异步电机转子故障诊断方法，该方法可以利用支持向量机对电机电流频谱信号的特征信息和故障模式进行关联。对电机定子电流采样后，其信号经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入，基于1对1算法构造了感应电机转子故障多类分类器。实验结果表明，该方法具有很好的分类和泛化能力，可以提高电机故障诊断的准确性。     

基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断

提出了一种基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断方法。首先将电动机在不同故障状态下的振动信号离散化,再应用粗糙集软件rosetta对数据进行进一步的约简,得到约简后的数据应用于支持向量机的训练从而得到基于支持向量机的多分类器。实验证明:该方法检测电动机的转子断条故障是可行的。     

整体改进的基于支持向量机的故障诊断方法

为了消除噪声或野值样本对支持向量机分类器推广性能的不利影响,从数据预处理、特征提取和分类器设计等几个方面对现有的基于支持向量机的故障诊断方法进行了整体改进。一方面,在独立分量分析的基础上提出一种残余总体相关分析时域特征提取方法,利用独立分量分析的冗余取消特性以及残余总体相关分析的整体约简能力,抽取描述不同故障模式类的典型低维特征,削减原始数据中的噪声干扰;另一方面,对各模式类特征样本进行模糊C-均值聚类,然后以类内平均距离和类间平均距离共同构建一个有效性判别准则,用于区分特征空间中的有效样本与野值点,去除野值对支持向量机目标函数的影响。在此基础上引入具有可控稀化解的前向最小平方近似支持向量机算法,并采用基于复杂多故障模式分级识别的二分类策略,共同形成一种整体改进的基于支持向量机的故障诊断方法。对齿轮箱故障的诊断结果验证了该方法的有效性,对于受强噪声干扰的小样本数据,所构建的故障分类器也具有良好的推广能力。     

基于支持向量机与最近邻分类器的模拟电路故障诊断新策略

针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种基于支持向量机分类器(SVC)和最近邻分类器(NNs)的模拟电路故障诊断新策略,利用SVC解决高维故障样本的分类问题,而采用NNs解决故障样本间的重叠问题。首先建立"1-v-r"结构的SVC对电路故障样本进行训练,并根据训练参数构建故障字典;其次,在测试阶段,根据算法决定利用SVC或NNs对未知样本进行测试。本文设计的故障分类器方法简单,结构确定,通过对两个模拟电路的实验表明,所提出的方法性能要优于常规的"1-v-r"支持向量机分类器;与"1-v-1"支持向量机分类器的诊断性能较为接近,但测试时间较后者显著减少,较为适合模拟电路的故障诊断。     

基于支持向量机的铁谱磨粒模式识别

将支持向量机方法用于铁谱磨粒模式识别，以磨粒样本的圆形度、细长度、散射度和凹度4个形态特征量作为支持向量机分类器的输入，以滑动磨损、切削磨损、正常磨损和疲劳点蚀4种磨损形式作为分类器的输出，建立基于支持向量机的磨粒分类器；研究支持向量机中误差惩罚系数和核参数对磨粒分类器的性能影响；通过实验比较了基于支持向量机与基于BP神经网络的磨粒分类器的性能，结果表明，基于支持向量机的磨粒分类器分类准确率为96％，基于BP神经网络的磨粒分类器分类准确率为90％。     

基于类间可分性度量和SVM的多故障分类算法

由于基于支持向量机(Support Vector Mechine,简称SVM)的多类分类算法的分类器结构对故障分类效果有直接影响,首先提出一种在高维特征空间基于核函数的J<,b>*/J<,w>*类间可分性度量准则,然后根据可分性度量结果用min-max原则来构造支持向量机分类器结构.通过对滚动轴承4类故障测试样本的分类试验结果表明,采用该方法构建的分类器其分类效果明显优于任意确定的二叉树结构分类器,有更高的故障识别率.     

基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法

本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法.该故障诊断方法包括特征提取和故障识别两部分:采用主成分分析法提取故障特征信号;采用基于支持向量机的方法进行故障识别.构造多类支持向量机分类器,建立了电动执行器多故障诊断模型.仿真实验研究证明了该诊断方法的可行性和有效性.     

Experimental analysis and simulation of nonlinear microscopic behavior of ball screw mechanism for ultra-precision positioning

In this paper, microscopic behavior of a preloaded ball screw supported by ball bearings is discussed based on experimental results and simulation. An experimental apparatus is specially designed and constructed to independently measure the torques of ball screw, ball bearings supporting the screw shaft and driving motor. It is clarified experimentally that the nonlinear microscopic behavior of a positioning mechanism driven by a ball screw is affected not only by the ball screw itself, but also considerably by the ball bearings supporting the screw shaft. Moreover, the ball screw and the ball bearing have their own properties within the deferent limit of the elastic region, and their contribution ratios to the total apparent property of the mechanism change in a complicated manner according to the driving range. To demonstrate the elastic property, a simulation model for the nonlinear microscopic behavior is proposed using a viscous-elastic-plastic model, and procedure of identifying the model parameters is shown. The simulation results on micro-step positioning agree with the experimental results, and the availability of the simulation model proposed is verified. Moreover, the simulation model obtained is compared with previous analytical models of nonlinearity based on elliptic contact under torsion, and the advantage of the proposed model is demonstrated.     

基于改进堆叠稀疏降噪自编码器的轴承故障诊断

为提高堆叠稀疏降噪自编码器的性能,解决其计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种基于堆叠边缘化稀疏降噪自编码器的滚动轴承故障诊断方法.首先,对稀疏降噪自编码器的损失函数进行边缘化处理,并结合逐层贪婪训练策略构建出SMSDAE网络;然后,将SMSDAE网络与Softmax分类器结合,得到SMSDAE-Softmax特征...     

基于小波域对数正态模型的滚动轴承故障诊断

针对小波分析无法全面准确描述滚动轴承振动信号的非高斯问题,提出一种结合小波变换与对数正态分布模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映滚动轴承运行状态的特征信息。首先,通过小波变换对滚动轴承运行时产生的非平稳、非高斯振动信号进行分解重构,得到不同尺度下的重构信号;然后对重构信号建立对数正态分布模型,提取模型的对数均值和对数标准差作为表征滚动轴承运行状态的统计特征;最后采用支持向量机分类器对提取的特征进行故障分类与识别。实验结果表明,该方法可以有效、准确地识别滚动轴承的运行状态。     

The Performance of a Hybrid Ceramic Ball Bearing Under High Speed Conditions with the Under-Race Lubrication Method

Large bore (150 mm) hybrid ceramic ball bearings and all-M50 steel bearings were tested with under-race lubrication to compare the heat generation and the temperature rise at speeds up to 2.25 million DN. Furthermore, oil shut-off tests were carried out with both bearings over 2.25 million DN.

The experimental results of the heat generation for both bearings were nearly the same at an axial load of 19.6 kN. at 34.3 kN, the heat generation of the hybrid bearing was lower than that of the M50 steel bearing at low speed. The heat generation of both bearings gradually approached each other with increasing speed and became nearly equal at a speed of 15,000 rpm. The survivability of the hybrid bearing in the oil shut-off test was superior to that of the M50 bearing. These experimental results were explained by the calculation results using a computer analysis software which simulates the kinematics and the performance of ball bearings.     

角接触球轴承流固耦合仿真分析

角接触球轴承在运行过程中的润滑状况至关重要,润滑油直接影响滚动轴承的接触状态.为分析角接触球轴承的润滑状况以及考虑润滑时轴承的机械特性,基于有限元和晶格玻尔兹曼方法,建立了双向流固耦合轴承仿真模型,对角接触球轴承进行动力学有限元仿真和润滑流体仿真,并与轴承拟静力学理论计算结果进行对比,验证模型的准确性.分析结果表明,保...     

角接触球轴承多体动力学分析

利用ADAMS软件建立了套圈、钢球和保持架的角接触球轴承多体接触动力学仿真模型,在不同转速、径向力和引导游隙下,运用ADAMS软件仿真分析了角接触球轴承的动力学性能、保持架的波动冲击和稳定性,讨论了角接触球轴承的接触力、保持架的角加速度及其质心运动轨迹等的仿真结果。研究结果表明,保持架的波动和稳定性与角接触球轴承的运动速度、引导间隙和载荷等因素相关。多体动力学模型和分析结果为不同工况下使用的角接触球轴承的动态设计和疲劳寿命提供了参考方法。     

三点接触球轴承打滑动力学分析与验证

三点接触球轴承是航空发动机中的关键基础件。目前对三点接触球轴承的仿真分析多基于拟静力学模型,对于打滑、擦伤等特殊行为缺乏解释,而滚球打滑易引起滚道磨损、蹭伤等故障。在对轴承元件进行受力分析的基础上,引入滚球与左右半内圈的接触状态判断条件,采用动力学方法对三点接触球轴承进行了打滑分析。然后,分析了设计接触角及运行参数对轴承打滑率的影响。最后,通过实验研究了滚球通过内圈频率及滚球公转转速随轴向载荷及内圈转速的变化规律,并与动力学模型仿真值进行对比验证了方法的有效性。研究结果表明：轴向载荷越小或转速越高,打滑率越大;在转速和载荷工况条件相同的情况下,轴承打滑率随着设计接触角的增加而增加;而在不同转速工况下,轴承发生打滑的轴向载荷临界值不同,其数值随转速的升高而增加。     

小波包变换和支持向量机相结合在发动机气门间隙故障诊断中的应用

为了对发动机气门间隙进行故障诊断,在对振动信号进行采集和预处理的基础上,运用小波包频带能量分解技术提取发动机故障的特征向量,以此作为支持向量机分类器（SVM）的训练样本,用经训练的SVM多分类器对发动机不同故障进行自动识别和诊断,实现了信号特征向量提取与故障模式识别的有机结合。实验结果表明,该方法能在机械故障样本少的情况下准确的识别和诊断出发动机气门间隙的故障类型,具有实际的工程应用价值。     

挤压油膜阻尼器-滚动轴承-转子耦合系统的非线性响应分析

为了研究转子系统非线性动力学响应,建立了挤压油膜阻尼器-滚动轴承-转子耦合系统动力学模型。在转子系统模型中,考虑了转子、滚动轴承及挤压油膜阻尼器之间的相互耦合作用,并充分考虑了滚动轴承的间隙、非线性赫兹接触和挤压油膜阻尼器非线性油膜力等。运用数值积分方法分析了转子转速、支承刚度以及挤压油膜阻尼器油膜间隙对系统动力响应的影响,并结合分岔图、频谱图、Poincaré映射图和轴心轨迹图分析了转子系统的非线性动力学响应。结果表明:转子系统当转速较高、支承刚度较大或挤压油膜阻尼器油膜间隙较大时,转子系统容易出现拟周期运动。