基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究

发布时间：2017-10-18 12:00

  本文关键词：基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究

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【摘要】：针对表征滚动轴承故障信号特征难提取及支持向量机结构参数依据经验选取,致使故障分类模型的精度、泛化能力差的问题,提出一种基于Hilbert包络谱奇异值和改进粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)所采集的滚动轴承信号,并将所获相关程度较大的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert解调包络分析来获取包络矩阵,并在此基础上进行奇异值分解。其次,利用IPSO算法优化SVM的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数,据此建立滚动轴承故障分类模型;并利用美国凯斯西储大学轴承数据验证了方法的有效性。实验结果表明:与基于BP、SVM的故障分类模型相比,Hilbert包络谱奇异值和IPSO优化SVM的滚动轴承故障诊断分类模型具有更高的精度、更强的泛化能力。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;包头钢铁集团公司设备动力部;
【关键词】： EMD IMF 改进粒子群算法 支持向量机 滚动轴承
【基金】：国家自然科学基金(51565046) 内蒙古自然科学基金(2015MS0512) 内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言当前,机械装备不断向着大型化、高速化、精密化和自动化的“四化”方向发展。针对关键设备进行状态监测与故障诊断不仅能有效提高设备可靠性,更便于实现由“事后维修”到“预知维修”的转变[1]。滚动轴承作为机械设备中通用零部件应用广泛;然而,由于工况复杂、环境多变等

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本文编号：1054786