基于改进阈值函数及SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-10-02 16:14

  本文关键词：基于改进阈值函数及SVM的滚动轴承故障诊断

  更多相关文章： 小波阈值去噪 阈值函数 支持向量机 滚动轴承 故障诊断 抗噪能力 利用率

【摘要】：为了提高稀缺的滚动轴承故障样本的利用价值,以及针对支持向量机对噪声敏感的特点,提出了基于小波阈值去噪和SVM的轴承运行状态识别的新方法。对现有故障轴承振动信号样本进行小波阈值去噪,得到相应的去噪后样本。在此基础上结合SVM的参数寻优进行SVM模型的初步建立,并将错分样本重新去噪后进行SVM模型的重建,直到惩罚因子和交叉验证的精度达到预定标准,从而实现最优模型的建立以及轴承状态的识别。但是传统的软硬阈值函数各自存在的不足制约了信号去噪和特征提取的效果,并且无法实现去噪处理的可调性,因此,首先提出了一种改进的阈值函数,并结合MATLAB仿真实验分析了其优点。最后的滚动轴承诊断实例表明,引入改进阈值函数的去噪法能有效提高样本数据利用率和SVM的抗噪与泛化能力以及滚动轴承智能诊断的可靠性。
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;
【关键词】： 小波阈值去噪 阈值函数 支持向量机 滚动轴承 故障诊断 抗噪能力 利用率
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50775157) 山西省高等学校留学回国人员科研资助项目(2011-12) 山西省基础研究项目(2012011012-1)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0前言滚动轴承故障诊断的实质是状态的识别过程,包括信号的采集、特征的选择和提取、状态的模式识别。通常,采集的滚动轴承振动信号中夹杂着大量的随机噪声。故障特征往往受到这些噪声的影响而不宜识别,甚至淹没在强大的背景噪声中。所以在信号分析过程中,首先应进行信号的去

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8 胡s，

本文编号：960570