基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究

用转子振动试验台模拟了汽轮机典型故障,根据其频域变化特性,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量。最后用svm进行故障状态识别,取得了良好的效果。     

基于支持向量机的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是各种机械设备中最常见的零部件,同时也是易损坏的零件之一.机械的许多故障都与滚动轴承有关,它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能.因此开展对滚动轴承的故障诊断具有很现实的意义.再分析了支持向量机的基本理论后,提出了基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,并且进行了MATLAB仿真实验,验证支持向量机的诊断效果,实验结果表明此方式适用于滚动轴承故障诊断.     

支持向量机及其在机械故障诊断中的应用

针对目前机械故障诊断中难以获得大量故障数据样本以及特征提取和诊断知识获取困难等不足，提出了应用支持向量机进行机械故障诊断的方法，研究了将小波包分析与信号能量分解用于机械故障的特征提取。该方法将振动信号小波包分析后的信号频带能量作为特征向量，输入到由多个支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。该分类器只需少量训练样本，而且不必预先知道故障分类的经验知识就能实现正确分类。研究结果表明：选用不同核函数及其参数的多故障分类器对分类精度有影响；在样本不带噪声和带15％噪声情况下，支持向量机的分类精度均高于BP神经网络的分类精度，具有更好的分类性能。     

支持向量机在变压器故障诊断中的应用

针对变压器传统检测方法的局限性,本文提出了一种基于支持向量机的电力变压器故障诊断方法,并构建了相应的数学模型。仿真结果表明,该模型能有效提高变压器故障诊断的准确率。     

改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断

针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%.     

基于支持向量机的故障诊断方法

提出了基于支持向量机的故障诊断方法和步骤。诊断实例表明,与神经网络故障诊断方法相比,诊断小样本分析的支持向量机故障诊断方法具有分类能力强、推广能力好的特点。     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

基于粗糙集的支持向量机故障诊断

该文结合粗糙集属性约简及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用粗糙集对过程特征变量进行约简,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息。基于该特征信息建立支持向量分类机用于故障的诊断。以高压直流输电系统为例,对交流单相接地故障和直流接地故障进行诊断,诊断时间分别为12ms和11ms,诊断正确率分别为98.8%和96.8%。     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于支持向量机的发动机故障诊断

针对发动机的故障特点,提出了一种基于主分量分析和支持向量机的发动机故障诊断方法.利用小波包对声级计采集到的解放CA141型汽车发动机声音信号进行特征提取,应用主分量分析方法在不损失有效信息的情况下,将原始特征向量中的冗余信息约简,在此基础上通过支持向量机对发动机故障进行分类.诊断结果表明,该方法在保证较高诊断精度的同时,可将支持向量机的训练时间缩短1/3,从而提高了故障诊断效率.     

基于混沌的旋转机械故障诊断

研究了Duffing方程解的特性，应用分形维数来识别混沌运动及其分岔参数，说明混沌振子的非平衡相交对微弱信号的敏感性和噪声的免疫力，通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相交识别可对旋转机械早期不对中故障信号进行检测和诊断，为工程实际中旋转机械的早期故障诊断提供有效的依据。     

支持向量机在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障诊断中的小样本事件,采用了支持向量机（SVM）方法.采集齿轮3种典型故障（断齿、磨损、剥落）和正常状态的振动信号,提取时域指标和能量特征作为SVM输入向量,并采用交叉验证（K-CV）法优化SVM参数,最终得到的故障诊断准确率为100%.结果表明SVM是一种有效的齿轮故障诊断方法.     

基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障识别率偏低的问题,提出一种基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法.该方法结合EEMD分解和模糊信息熵在特征提取方面的优势,构造出一种能够精细度量不同类别振动信号故障概率复杂度的特征集合.首先将原振动信号进行EEMD分解,获得若干个本征模态函数(IMFs);计算出前5个高频IMF分量的模糊信息熵组成高维特征集;利用LPP对高维特征集进行维数约简剔除冗余不相关特征;最后将约简后的样本集输入到KNN分类器中进行故障识别.用双跨转子实验台采集的数据对所述方法进行验证,并与EMD模糊熵、EMD模糊信息熵、EEMD模糊熵方法进行故障识别率对比,结果表明该方法能够有效提取转子振动信号的故障特征,并且具有更高的故障识别率.     

基于ReliefF-PCA和SVM的发动机故障诊断方法研究

针对柴油发动机机组振动信号非线性和非平稳性以及机组实际故障案例样本数据少的特点,提出了一种基于ReliefF、主成分分析（PCA）以及支持向量机（SVM）的柴油发动机故障诊断方法。首先提取发动机冲击信号的特征参数,运用ReliefF选择出其中的敏感特征以降低处理过程的计算难度;然后采用PCA进一步提取敏感特征,消除各特征之间的相关性,避免冗余;最后利用SVM实现机组的故障分类,诊断不同类型的故障。将本文方法应用于柴油机实际典型故障案例中,结果表明该方法能有效提取柴油机缸盖振动信号中的故障敏感特征,并实现多种典型故障的诊断。     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。     

基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断

通过对冷板带轧机垂直振动过程的机理进行分析,结合轧机系统结构模型,建立含振动因素的冷轧机垂向系统动态轧制力模型.考虑复杂工况下,轧机在生产不同规格带钢时,由工艺参数波动等广义故障所致轧机垂直振动现象,基于工业现场数据进行数据驱动的故障诊断算法研究.采用集成经验模态分解算法对实测轧制力信号进行分解,选取有效的固有模态函数的能量作为特征向量,并将其输入到支持向量机分类器中,通过分类器对正常状态和故障状态进行区分,以实现轧机振动相关故障的准确诊断.     

谐波小波在旋转机械故障诊断中的应用

为了对具有非平稳信号的旋转机械的轴心轨迹形状进行识别,提出一种基于谐波小波滤波提纯的方法.谐波小波具有明确的函数表达式,算法实现简单,具有良好的"盒形"频谱特性,能将信号不交叠且不遗漏地分解到相互独立的空间,便于信号特征的提取.采用谐波小波进行滤波提纯,可以将故障信息从原始轴心轨迹信号中分离出来,从而获得轴心轨迹的形状,为旋转机械的故障诊断提供了依据.大量仿真试验表明,该滤波提纯方法简单,具有较强的实用价值.     

自学习模糊脉冲神经网络的旋转机械诊断

针对旋转机械故障分类边界的模糊性和传统的神经网络算法难以解决应用问题的实例规模和网络规模之间的矛盾问题,提出了一种自学习模糊脉冲神经网络算法,该算法通过脉冲序列的种群编码和无监督学习较好的克服了旋转机械故障分类边界的聚类分析无效性问题.应用表明该算法有效解决了旋转机械故障的边界模糊性问题,较大提高了故障诊断的准确率.     

改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.