基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断

发布时间：2017-06-13 12:02

  本文关键词：基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SVM、K-L-SVM方法相比,基于K-L散度与PSOSVM的齿轮故障诊断方法具有更高的精度。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【关键词】： 经验模式分解 K-L散度 粒子群算法 支持向量机 齿轮故障诊断
【基金】：国家自然基金项目(21366017) 内蒙古科技厅高新技术领域科技计划重大项目(20130302) 内蒙古科技大学创新基金资助项目(2015QDL12)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 齿轮作为机械设备中的关键零/部件,有动力传递、转速变换等作用,它的运行状态直接关系到整台设备的性能。然而,由于工况复杂、环境多变等原因,其易受到损坏。当故障发生时,由于机械设备中各部件的耦合作用,其故障信号呈现非线性、非平稳性且夹杂有其他部件振动信号的干扰。这

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本文编号：446431