支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究

摘要：

本文研究了支持向量机在齿轮断裂智能故障诊断中的应用,在特征值提取和数据预处方面作了有益的探讨。时域特征值包括峰峰值、绝对均值、方根幅值,均方幅值,频域特征选择的是均方频率。利用齿轮箱振动信号提取的时域、频域特征值作支持向量机(SVM)故障诊断研究。针对齿轮箱这组振动信号,通过设置一带通滤波器,对原始信号滤波,然后对滤波后的信号作时域、频域特征值提取,通过支持向量机分类,反映了故障的发展趋势,并对分类效果图作了对比研究。事实证明滤波后的诊断效果比滤波前有很大提高。

关键词： 智能故障诊断 支持向量机 齿轮故障 特征值提取 齿轮断裂

作者: 吕蓬 柳亦兵 马强 魏于凡

作者单位: 华北电力大学数理学院,北京102206 华北电力大学自动化系,北京102206

会议类型: 国内会议

会议名称: 第26届中国控制会议

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 496-500

在线出版日期: 2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）