EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用

针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。