基于EMD奇异值熵和GASVM的转子系统故障诊断方法

发布时间：2017-08-06 14:13

本文关键词：基于EMD奇异值熵和GASVM的转子系统故障诊断方法

【摘要】：提出一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值熵的转子系统故障特征提取方法,克服了奇异值分解相空间重构参数难以选择的问题。然后将奇异值和奇异值熵作为故障特征输入到支持向量机(SVM)中,利用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化,实现了故障的精确诊断。最后通过对转子不平衡、碰摩和不平衡-碰摩耦合3种故障的正确诊断,证明该方法的有效性。
【作者单位】：中国石油塔里木油田分公司;中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;天津新港船舶重工有限责任公司;
【关键词】： 故障诊断 转子系统 EMD奇异值熵 遗传算法 支持向量机
【分类号】：TH17
【正文快照】： 在石油、化工、电力及航空等行业中,压缩机、离心机及电机等大中型旋转机械起着举足轻重的作用。旋转机械一般由转子系统、轴承及缸体等主要部件组成,其中转子系统是最为关键的部件之一[1,2]。据统计,导致旋转机械失效的原因中,转子故障占50%以上。当转子发生故障时,其振动信

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