基于相空间奇异值分解与AFSA-SVM的齿轮故障诊断方法

针对表征齿轮故障信息的特征难提取与支持向量机的结构参数基于经验选取,致使齿轮故障分类模型泛化能力弱、精度差的问题,提出一种基于相空间奇异值分解与AFSA-SVM的齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号进行相空间重构,并对重构矩阵进行奇异值分解得到奇异值特征向量;其次,利用人工鱼群算法优化支持向量机的惩罚系数与高斯核宽度系数,建立AFSA-SVM的齿轮故障分类模型;最后,将奇异值特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。实验结果表明:与基于BP、SVM和PSO-SVM的故障分类方法相比,基于相空间奇异值分解与AFSASVM的齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度,更强的泛化能力。