基于证据理论和支持向量机的风机故障智能诊断

发布时间：2018-04-09 02:01

  本文选题：风机故障　切入点：特征提取　出处：《吉林大学学报(理学版)》2016年03期

【摘要】：为了提高风机故障的诊断精度,提出一种证据理论和支持向量机相融合的风机故障识别方法.首先从振动信号中提取Wigner-Ville谱熵作为风机故障诊断特征;然后采用不同核函数支持向量机进行训练,建立风机故障诊断的子分类器;最后采用DS证据理论对子分类器的输出结果进行融合,并对其性能进行仿真测试.实验结果表明,该方法可以充分利用全部故障信息,诊断结果更接近期望值,诊断效果优于其他风机故障诊断方法.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of fan fault diagnosis, a fan fault identification method based on evidence theory and support vector machine (SVM) was proposed.Firstly, the Wigner-Ville spectrum entropy is extracted from the vibration signal as the fault diagnosis feature of fan, and then different kernel function support vector machines are used to train the sub-classifier for fan fault diagnosis.Finally, DS evidence theory is used to fuse the output of the sub-classifier, and its performance is tested by simulation.The experimental results show that the method can make full use of all fault information and the diagnosis result is closer to the expected value, and the diagnosis effect is better than other fan fault diagnosis methods.
【作者单位】： 武昌工学院机械工程学院;
【基金】：湖北省教育科学“十二五”规划重点项目(批准号:2014A047)
【分类号】：TP18;TH43

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1724328