近似熵与支持向量机在发动机故障识别中的应用研究

发布时间：2017-09-23 04:47

  本文关键词：近似熵与支持向量机在发动机故障识别中的应用研究

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【摘要】：针对发动机曲轴轴承极易磨损,导致发动机出现故障的问题,提出了一种基于近似熵与支持向量机相结合的故障诊断方法。发动机在工作过程中,早期故障特征信号微弱。基于此,引入近似熵算法,分别模拟发动机曲轴轴承4种磨损状态,测取各状态下多测点的振动信号样本,计算样本近似熵值,构建了不同状态近似熵故障特征向量。结合支持向量机算法,构造支持向量机故障分类模型,将近似熵特征量带入其中进行训练与测试,测试结果准确率达到97.5%,并与普遍使用的BP神经网络诊断方法进行了对比,结果表明该方法具有更高的诊断识别率,是一种有效且准确率较高的在线诊断方法。
【作者单位】： 武汉科技大学机械自动化学院;
【关键词】： 发动机 曲轴轴承 近似熵 支持向量机 故障识别
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAF02B01)
【分类号】：TK407
【正文快照】： 1引言发动机作为工程机械的主要动力源,在建筑施工中起着非常重要的作用。在具体施工过程中,由于施工环境恶劣,发动机故障时有发生。据统计,发动机故障率约占工程机械所有机械故障的20%,而在发动机中,曲轴轴承系统作为其中的关键部件,极易产生磨损。一旦磨损严重,会导致曲轴轴

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本文编号：903302