基于ACPSO-SVDD的齿轮箱故障异常检测方法研究 |
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引用本文: | 刘志远,赵欣洋,王化玲,晁战云,刘小峰.基于ACPSO-SVDD的齿轮箱故障异常检测方法研究[J].机电工程,2020,37(4):377-382. |
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作者姓名: | 刘志远 赵欣洋 王化玲 晁战云 刘小峰 |
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作者单位: | 国网宁夏电力有限公司检修公司,宁夏银川750011;国网智能科技股份有限公司,山东济南250101;华通科技有限公司,重庆400112;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044 |
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摘 要: | 针对设备关键部件异常检测中故障数据缺失以及故障程度划分问题,对齿轮箱的各种类型故障进行了异常检测研究,提出了基于自适应混沌粒子群优化的支持向量数据描述方法。该方法引入了自适应混沌理论,对传统粒子群优化算法进行了改进,增强了粒子跳出局部最优解的能力,提高了粒子群体对最优解的全局搜索能力;采用ACPSO对SVDD的惩罚因子以及核参数进行了参数寻优,并应用于齿轮箱减速器的异常检测中。研究结果表明:ACPSO-SVDD异常检测方法不仅能够对不同类型的故障异常进行准确检测,而且能够对故障损伤程度进行量化分析。
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关 键 词: | 自适应混沌粒子群优化 支持向量数据描述 异常检测 参数寻优 |
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