基于ITD复杂度和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-11-16 21:03

  本文关键词：基于ITD复杂度和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

  更多相关文章： 固有时间尺度分解 Lempel-Ziv复杂度 支持向量机 粒子群优化 滚动轴承 故障诊断

【摘要】：针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(ITD)、Lempel-Ziv复杂度特征和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断新方法。首先对滚动轴承的振动信号使用ITD方法进行分解,得到若干个频率由高到低的固有旋转(PR)分量,由于滚动轴承在不同的故障状态下的PR分量Lempel-Ziv复杂度的分布不同,提取各PR分量的Lempel-Ziv复杂度值作为每个样本的特征向量,使用支持向量机(SVM)对轴承振动信号样本进行故障类型的识别,并用粒子群优化(PSO)方法对支持向量机的参数优化以获得较高的识别准确率。对滚动轴承振动信号的实测结果的分析表明:该方法可以实现对滚动轴承快速、准确地诊断,且不受载荷变化的影响。
【作者单位】： 同济大学机械与能源工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划课题资助(2014BAF08B05) 国家自然科学基金项目(51205292)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 滚动轴承是旋转类机械设备中广泛使用的传动部件之一,运行时发生故障可能会引起整个传动系统的失效,因此对其进行故障诊断的研究具有重要意义。振动分析是机械设备故障诊断的主要方法之一,基于振动信号的故障诊断方法主要分为信号预处理、特征提取、状态识别三个步骤[1]。滚动

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张立众;孙志勇;;“逐项排除法”在故障诊断中的应用[J];矿山机械;1990年09期

2 贾民平;机械故障诊断学的理论及其应用 第一讲 故障诊断的意义及研究发展概况[J];江苏机械制造与自动化;1999年01期

3 杨晓磊;;浅谈我国铁路机车故障诊断[J];科技风;2014年06期

4 田少民;工程机械的状态监测与故障诊断技术[J];工程机械;2001年01期

5 王敏,王万俊,熊春山,黄心汉;基于多传感器数据融合的故障诊断技术[J];华中科技大学学报;2001年02期

6 潘松海;介绍一种故障诊断方法[J];组合机床与自动化加工技术;2001年06期

7 李德跃;发动机突然熄火的故障诊断[J];城市车辆;2001年02期

8 王小虎;机械式风速表检定中的故障诊断及维修方法[J];中国计量;2002年03期

9 王清照,肖卫杰,王加璇;运用热经济学结构理论进行故障诊断的探讨[J];中国电机工程学报;2003年09期

10 陈东林;烟草设备的故障诊断技术应用与展望[J];中国设备工程;2003年06期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 杨其校;刘昭度;齐志权;马岳峰;;汽车ABS电机故障诊断[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

2 黎清海;高庆;;基于系统分层的故障诊断方法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

3 闻竞竞;黄道;;故障诊断方法综述[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

4 李t，

本文编号：1193643