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基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究
被引量:
7
1
作者
秦波
孙国栋
+3 位作者
张利强
刘永亮
张超
王建国
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017年第3期166-171,共6页
针对表征滚动轴承故障信号特征难提取及支持向量机结构参数依据经验选取,致使故障分类模型的精度、泛化能力差的问题,提出一种基于Hilbert包络谱奇异值和改进粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(Support ...
针对表征滚动轴承故障信号特征难提取及支持向量机结构参数依据经验选取,致使故障分类模型的精度、泛化能力差的问题,提出一种基于Hilbert包络谱奇异值和改进粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)所采集的滚动轴承信号,并将所获相关程度较大的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert解调包络分析来获取包络矩阵,并在此基础上进行奇异值分解。其次,利用IPSO算法优化SVM的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数,据此建立滚动轴承故障分类模型;并利用美国凯斯西储大学轴承数据验证了方法的有效性。实验结果表明:与基于BP、SVM的故障分类模型相比,Hilbert包络谱奇异值和IPSO优化SVM的滚动轴承故障诊断分类模型具有更高的精度、更强的泛化能力。
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关键词
EMD
IMF
改进粒子群算法
支持向量机
滚动轴承
原文传递
基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法
被引量:
8
2
作者
秦波
王祖达
+3 位作者
郭慧莉
孙国栋
陈帅
王建国
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017年第5期143-147,共5页
针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个...
针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。
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关键词
变分模态分解
对称差分能量算子
峭度
滚动轴承
故障诊断
原文传递
题名
基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究
被引量:
7
1
作者
秦波
孙国栋
张利强
刘永亮
张超
王建国
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
包头钢铁集团公司设备动力部
出处
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017年第3期166-171,共6页
基金
国家自然科学基金(51565046)
内蒙古自然科学基金(2015MS0512)
内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)
文摘
针对表征滚动轴承故障信号特征难提取及支持向量机结构参数依据经验选取,致使故障分类模型的精度、泛化能力差的问题,提出一种基于Hilbert包络谱奇异值和改进粒子群(Improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)所采集的滚动轴承信号,并将所获相关程度较大的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert解调包络分析来获取包络矩阵,并在此基础上进行奇异值分解。其次,利用IPSO算法优化SVM的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数,据此建立滚动轴承故障分类模型;并利用美国凯斯西储大学轴承数据验证了方法的有效性。实验结果表明:与基于BP、SVM的故障分类模型相比,Hilbert包络谱奇异值和IPSO优化SVM的滚动轴承故障诊断分类模型具有更高的精度、更强的泛化能力。
关键词
EMD
IMF
改进粒子群算法
支持向量机
滚动轴承
Keywords
EMD
Intrinsic mode function
Partical swarm optimization
SVM
Rolling bearing
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
原文传递
题名
基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法
被引量:
8
2
作者
秦波
王祖达
郭慧莉
孙国栋
陈帅
王建国
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室
包头钢铁集团公司设备动力部
出处
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017年第5期143-147,共5页
基金
国家自然科学基金(51565046)
内蒙古自然科学基金(2017MS0509)
内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)
文摘
针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。
关键词
变分模态分解
对称差分能量算子
峭度
滚动轴承
故障诊断
Keywords
Variational mode decomposition Symmetric difference energy operator Kurtosis Rolling bearing Fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hilbert包络谱奇异值和IPSO-SVM的滚动轴承故障诊断研究
秦波
孙国栋
张利强
刘永亮
张超
王建国
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017
7
原文传递
2
基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法
秦波
王祖达
郭慧莉
孙国栋
陈帅
王建国
《机械传动》
CSCD
北大核心
2017
8
原文传递
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