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VMD和PSO-SVM方法在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用

摘要:針對轉(zhuǎn)子碰摩故障信號的非平穩(wěn)性和信噪比低的特點(diǎn),提出采用變分模態(tài)分解和支持向量機(jī)相結(jié)合的轉(zhuǎn)子碰摩的故障診斷方法。通過變分模態(tài)分解對原信號做預(yù)處理,分解得到若干本征模函數(shù),采用相關(guān)系數(shù)法選取有效本征模函數(shù)進(jìn)行重構(gòu),提高其信噪比,并構(gòu)造特征矩陣。采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù),提高支持向量機(jī)診斷模型的識別率。通過實驗驗證,該方法能有效對轉(zhuǎn)子碰磨故障信號進(jìn)行分解及提取特征,提高了識別率,具有一定的工程實用性。

關(guān)鍵詞:
  • 轉(zhuǎn)子碰摩  
  • 變分模態(tài)分解  
  • 粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)  
作者:
魏永合; 曹懷; 盧子乾
單位:
沈陽理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院; 沈陽110159
刊名:
沈陽理工大學(xué)學(xué)報

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沈陽理工大學(xué)學(xué)報由沈陽理工大學(xué)主辦,遼寧省教育廳主管的學(xué)術(shù)刊物,國內(nèi)刊號為:21-1594/T。創(chuàng)辦于1982年,雙月刊,在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。其主要欄目有:材料與化工、自動化技術(shù)、機(jī)械工程、數(shù)理應(yīng)用等。