基于改进VMD与GS S VM的轴承故障诊断
发布时间：2021-01-21 21:35
为实现滚动轴承故障的准确诊断,提出了一种基于改进变分模态分解（VMD）与网格搜索算法（GS）优化支持向量机（SVM）相结合的故障诊断方法。首先采用镜像延拓方法优化VMD以改善其端点效应,并用改进后的VMD方法对轴承振动信号进行分解,得到若干个本征模态分量（IMFs）;然后采用GS算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优,并用寻优得到的参数建立GSSVM故障诊断模型,提取IMF的中心频率构成特征矩阵作为诊断模型的输入向量;最后利用凯斯西储大学的轴承数据进行测试,诊断准确率达100%,与未经优化的支持向量机、粒子群算法优化支持向量机（PSOSVM）和遗传算法优化支持向量机（GASVM）进行对比,提出的方法在轴承故障诊断中更具优势。
【文章来源】：电子测量技术. 2020,43(21)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
原仿真信号以及两个重构信号波形
支持向量机是以统计学理论为基础的机器学习算法,其基本思想是通过将一个非线性问题映射到高维度的空间内[15],在此空间建立一个最优分类超平面,实现对输入样本的分类和识别[16-17]。图2所示为两类线性可分情况下的多个样本,图2中正方形代表第1类样本,圆形代表第2类样本,虚线H为分类超平面,平行于H的两条实线H1、H2分别为经过两类样本点且距离H最近的超平面,H1、H2上面的样本点就是支持向量[15]。在非线性情况下,可引入惩罚因子C和松弛变量εi[18]避免出现一些错分情况,则超平面约束条件为:
为了验证本文方法的有效性,实验采用Case Western Reserve University轴承数据中心的实验数据[22],实验平台如图3所示。轴承类型为SKF-6205,转动电机的转速为1 797 r/min,故障直径为0.014 in。在轴承的正常状态、滚动体故障、内圈故障以及外圈故障4种状态下,以12 kHz的采样频率进行采样,得到原始振动数据。图4所示为4种运行状态下的时域图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法研究[J]. 黄辉敏,王飞风,苏毅,芦宇峰,夏小飞. 高压电器. 2020(05)
[2]改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 石志炜,张丽萍,钟成豪,吴宁钰. 福州大学学报(自然科学版). 2020(03)
[3]基于改进HVD和包络谱的轴承故障诊断方法[J]. 胡君林,赵炎堃. 机械. 2020(01)
[4]VMD和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断[J]. 丁承君,张良,冯玉伯,付晓阳. 机械科学与技术. 2020(05)
[5]基于变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 戚晓利,叶绪丹,蔡江林,郑近德,潘紫微,张兴权. 振动与冲击. 2018(23)
[6]LMD能量熵和SVM相结合的滚动轴承故障诊断[J]. 徐乐,邢邦圣,郎超男,高钦武. 机械科学与技术. 2017(06)
[7]经验模态分解和神经网络在滚动轴承故障诊断中应用研究[J]. 陈松,陈立爱. 安徽建筑大学学报. 2016(04)
[8]基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法[J]. 郑含博,王伟,李晓纲,王立楠,李予全,韩金华. 高电压技术. 2014(11)
[9]基于LCD和排列熵的滚动轴承故障诊断[J]. 郑近德,程军圣,杨宇. 振动.测试与诊断. 2014(05)
[10]基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法[J]. 艾延廷,付琪,田晶,陈潮龙. 航空动力学报. 2013(10)
硕士论文
[1]基于核函数和自定类别数目的文本聚类问题研究[D]. 张永鹏.哈尔滨理工大学 2008
本文编号：2991932
【文章来源】：电子测量技术. 2020,43(21)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
原仿真信号以及两个重构信号波形
支持向量机是以统计学理论为基础的机器学习算法,其基本思想是通过将一个非线性问题映射到高维度的空间内[15],在此空间建立一个最优分类超平面,实现对输入样本的分类和识别[16-17]。图2所示为两类线性可分情况下的多个样本,图2中正方形代表第1类样本,圆形代表第2类样本,虚线H为分类超平面,平行于H的两条实线H1、H2分别为经过两类样本点且距离H最近的超平面,H1、H2上面的样本点就是支持向量[15]。在非线性情况下,可引入惩罚因子C和松弛变量εi[18]避免出现一些错分情况,则超平面约束条件为:
为了验证本文方法的有效性,实验采用Case Western Reserve University轴承数据中心的实验数据[22],实验平台如图3所示。轴承类型为SKF-6205,转动电机的转速为1 797 r/min,故障直径为0.014 in。在轴承的正常状态、滚动体故障、内圈故障以及外圈故障4种状态下,以12 kHz的采样频率进行采样,得到原始振动数据。图4所示为4种运行状态下的时域图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法研究[J]. 黄辉敏,王飞风,苏毅,芦宇峰,夏小飞. 高压电器. 2020(05)
[2]改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 石志炜,张丽萍,钟成豪,吴宁钰. 福州大学学报(自然科学版). 2020(03)
[3]基于改进HVD和包络谱的轴承故障诊断方法[J]. 胡君林,赵炎堃. 机械. 2020(01)
[4]VMD和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断[J]. 丁承君,张良,冯玉伯,付晓阳. 机械科学与技术. 2020(05)
[5]基于变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 戚晓利,叶绪丹,蔡江林,郑近德,潘紫微,张兴权. 振动与冲击. 2018(23)
[6]LMD能量熵和SVM相结合的滚动轴承故障诊断[J]. 徐乐,邢邦圣,郎超男,高钦武. 机械科学与技术. 2017(06)
[7]经验模态分解和神经网络在滚动轴承故障诊断中应用研究[J]. 陈松,陈立爱. 安徽建筑大学学报. 2016(04)
[8]基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法[J]. 郑含博,王伟,李晓纲,王立楠,李予全,韩金华. 高电压技术. 2014(11)
[9]基于LCD和排列熵的滚动轴承故障诊断[J]. 郑近德,程军圣,杨宇. 振动.测试与诊断. 2014(05)
[10]基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法[J]. 艾延廷,付琪,田晶,陈潮龙. 航空动力学报. 2013(10)
硕士论文
[1]基于核函数和自定类别数目的文本聚类问题研究[D]. 张永鹏.哈尔滨理工大学 2008
本文编号：2991932
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/2991932.html
