| 基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断 |
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| 引用本文： | 许小刚,王松岭,刘锦廉.基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断[J].动力工程,2013,33(8). |
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| 作者姓名： | 许小刚 王松岭 刘锦廉 |
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| 作者单位： | 华北电力大学能源动力与机械工程学院,保定,071003 |
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| 基金项目： | 河北省自然基金资助项目，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种基于小波包能量特征和改进支持向量机的诊断方法.在某4-73No.8D风机实验台上对13种不同运行状态下的振动信号进行采集,利用小波包对振动信号进行消噪、分解与重构,提取其小波包能量特征,得到了各运行状态下风机多测点信息融合的小波包能量特征向量,并利用改进支持向量机对特征向量样本集进行训练与测试,实现了风机机械故障的分类诊断.结果表明:该诊断方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,且诊断准确率高、测试时间短,适用于在线机械诊断.
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| 关 键 词： | 风机 故障诊断 小波包能量分析 支持向量机 优化 |
Mechanical Fault Diagnosis of Fan Based on Wavelet Packet Energy Analysis and Improved Support Vector Machine |
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| XU Xiaogang
,
WANG Songling
,
LIU Jinlian.Mechanical Fault Diagnosis of Fan Based on Wavelet Packet Energy Analysis and Improved Support Vector Machine[J].Power Engineering,2013,33(8). |
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| Authors: | XU Xiaogang WANG Songling LIU Jinlian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fan fault diagnosis wavelet packet energy analysis support vector machine optimization |
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