为了提高基于机器学习的柱塞泵故障诊断效率,在柱塞泵故障5种状态振动信号基础上,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)信号重构和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的柱塞泵故障诊断方法。对消噪信号进行LMD分解...为了提高基于机器学习的柱塞泵故障诊断效率,在柱塞泵故障5种状态振动信号基础上,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)信号重构和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的柱塞泵故障诊断方法。对消噪信号进行LMD分解,将重构信号与原始信号的样本熵进行对比。通过相关系数法处理分解后的PF分量和原始振动信号,以低相关性的分量作为噪声信号,同时重构高相关性的分量。结果表明:每种状态重构信号和原始信号之间的相关系数都达到0.9以上,说明重构信号内已经含有原始信号主要信息。各状态重构信号样本熵形成了比原始信号样本熵更优的分布状态,说明LMD重构信号可以减弱噪声对故障特征提取造成的影响。200组样本中识别准确率高达99%,表明以SVM多类分类器可以获得较高的故障识别诊断准确率。相对于原始信号,LMD重构信号达到了更高的训练准确度与测试准确性,表现出很好的计算精度。展开更多
文摘为了提高基于机器学习的柱塞泵故障诊断效率,在柱塞泵故障5种状态振动信号基础上,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)信号重构和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的柱塞泵故障诊断方法。对消噪信号进行LMD分解,将重构信号与原始信号的样本熵进行对比。通过相关系数法处理分解后的PF分量和原始振动信号,以低相关性的分量作为噪声信号,同时重构高相关性的分量。结果表明:每种状态重构信号和原始信号之间的相关系数都达到0.9以上,说明重构信号内已经含有原始信号主要信息。各状态重构信号样本熵形成了比原始信号样本熵更优的分布状态,说明LMD重构信号可以减弱噪声对故障特征提取造成的影响。200组样本中识别准确率高达99%,表明以SVM多类分类器可以获得较高的故障识别诊断准确率。相对于原始信号,LMD重构信号达到了更高的训练准确度与测试准确性,表现出很好的计算精度。
