基于小波包样本熵和SVM的水泵机组振动故障诊断

发布时间：2017-07-18 15:37

  本文关键词：基于小波包样本熵和SVM的水泵机组振动故障诊断

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【摘要】：用小波包样本熵提取出水泵机组各个振动状态下的样本熵值作为支持向量机(SVM)的特征向量,然后用特定的SVM分类器进行分类训练,在此基础上对机组振动故障进行识别,为验证本方法的准确度,通过立式水泵机组实验平台进行大量的实验并对其做出了定量定性分析,实验结果表明这种基于小波包样本熵和SVM水泵机组振动故障诊断方法具有较高的可信度。
【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院;武汉大学电气工程学院;广东省水利厅;
【关键词】： 特征提取 故障诊断 小波包样本熵 SVM 泵机组
【基金】：水利部“948”项目(201321) 国家自然科学基金(51279145)
【分类号】：TH38
【正文快照】： 水泵机组故障诊断是指根据采集到的水泵机组运行信号,判断机组的运行状态,是正常、异常还是故障状态。当机组处于异常或故障状态时,可以根据收集的信息分析故障原因,提取故障的特征;并针对对应的故障给出维修决策[1]。由于水泵机组工作原理和机组结构的复杂性和特殊性,引起机

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