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为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型。首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集。然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB)。为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示。最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断。采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性。 相似文献
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基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:2
根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量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,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据.分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率. 相似文献
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针对平稳自回归模型无法准确描述滚动轴承振动信号的非平稳性,提出一种结合小波包分解与自回归模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映轴承运行状态的特征向量。首先,通过小波包变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解,得到一系列刻画原始信号特征的系数;然后,利用自相关算法对各系数建立自回归模型,并将自回归模型的参数作为特征向量;最后,采用支持向量机分类器对提取的特征向量进行故障分类,从而实现滚动轴承的智能故障诊断。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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针对ReliefF算法在迭代过程中受样本选取随机性、随机样本可能带有干扰及类别先验概率等因素影响较大的问题,提出了一种无需类别先验概率,且可以在所有类别的样本核心圈进行迭代的改进ReliefF算法。在标准数据集上的试验结果表明,改进ReliefF算法克服了传统ReliefF算法容易受迭代次数、最近邻样本数影响的问题,且算法的特征选择结果稳定,在选取特征维数相同的情况下,改进ReliefF算法选取特征的分类效果较传统ReliefF算法也有所提高。最后,将改进ReliefF算法运用于水泥工艺故障诊断,运用该算法提取故障特征,以支持向量机作为分类器,实现了故障的准确识别。 相似文献
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基于EMD和球结构SVM的滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于经验模式分解(Emprical Mode Decomposition,简称EMD)和球结构支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.该方法以EMD的能量特征向量作为输入来建立球结构支持向量机分类器,识别滚动轴承的故障类型,通过麦克斯韦的三角平面坐标色度图方法进行可视化验证,并且与小波包能量特征向量作为输入的球结构支持向量机诊断方法进行比较.结果表明,用EMD能量法作预处理更能准确地提取故障特征量,有更高的故障识别率. 相似文献
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《机械设计与制造》2016,(6)
针对滚动轴承故障诊断中特征向量难以提取与支持向量机结构参数选取依据经验的问题,提出了基于小波包与奇异值分解的GA-SVM滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波包对采集的滚动轴承各状态下的信号进行分解,获取表征信号局部特征的各节点系数,在此基础上构建各节点系数矩阵并进行奇异值分解,来获取特征向量进而将其作为故障诊断模型的输入;其次,利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数;最后,将上述特征向量作为输入,建立GA优化SVM的故障诊断模型,实现滚动轴承的状态辨识。实验结果表明,与BP、SVM、PSOSVM相比,基于小波包与奇异值分解的GA优化SVM滚动轴承故障诊断方法具有更高的分类精度,能够提高滚动轴承状态辨识的效果。 相似文献
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基于小波包变换的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。 相似文献
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基于DE-SVM的柴油机气门故障诊断方法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对柴油机故障诊断样本少的实际问题,结合支持向量机的特性和微分进化算法良好的全局优化性能,提出了一种微分进化算法优化支持向量机方法.利用柴油机气门振动信号实测数据,经小波变换作为诊断模型的故障特征,建立了基于微分进化算法优化支持向量机的柴油机气门间隙故障诊断模型,并与反向传播神经网络算法、基于遗传算法优化支持向量机和基于粒子群优化支持向量机的模型相比较,结果表明:应用微分进化算法优化支持向量机比其他三种算法具有更优性能,能够有效地进行柴油机的故障诊断. 相似文献
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基于EMD分解与小波包的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障信号分析中的问题,提出了将Hilbert-Huang变换和小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断新方法,实测信号分析表明,该方法能有效地对滚动轴承故障信号进行检测. 相似文献