基于高斯混合模型与改进网格搜索法的轴承故障诊断

发布时间：2018-03-12 10:57

  本文选题：高斯混合模型　切入点：统计特征量　出处：《重庆理工大学学报(自然科学)》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高轴承复杂故障的诊断准确率,将高斯混合模型与改进网格搜索法相结合,开展了轴承故障诊断方法的研究,对不同情况下的轴承故障进行了诊断。首先将采集的数据进行了适当分段,利用混合高斯分布拟合各段数据,提取统计特征量作为故障特征指标;然后分别采用普通网格搜索法和改进的网格搜索法进行参数优化;最后以支持向量机作为分类器对轴承故障进行了诊断,并将2种优化算法的准确率进行了对比。结果表明:所提出的故障诊断方法准确率更高。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of bearing fault diagnosis, the research of bearing fault diagnosis method was carried out by combining Gao Si mixed model with improved mesh search method. The bearing fault is diagnosed under different conditions. Firstly, the collected data are segmented properly, and the mixed Gao Si distribution is used to fit the data, and the statistical characteristic quantity is extracted as the fault feature index. Then the common mesh search method and the improved grid search method are used to optimize the parameters. Finally, support vector machine is used as the classifier to diagnose the bearing fault. The accuracy of the two optimization algorithms is compared and the results show that the proposed fault diagnosis method has higher accuracy.
【作者单位】： 南京航空航天大学;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NZ2015103) 机械结构强度与振动国家重点实验室开放课题资助项目(SV2015-KF-01)
【分类号】：TH133.3;TP18

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本文编号：1601255