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基于EEMD和PSO-SVM的齒輪箱故障診斷

傅國豪 上海電機學(xué)院; 上海201306
  • 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
  • 粒子群優(yōu)化算法
  • 支持向量機
  • 齒輪箱
  • 故障診斷

摘要:針對齒輪振動信號的非平穩(wěn)非線性問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和支持向量機結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO-SVM)的齒輪箱信號分析和故障診斷方法。首先利用小波包對原始信號進行去噪處理,將去噪信號進行EEMD分解,得到多個本征模函數(shù)(IMF)。然后計算得到每個本征模函數(shù)的能量熵,用作支持向量機訓(xùn)練的特征向量。最后使用PSO優(yōu)化參數(shù)的SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對故障數(shù)據(jù)進行診斷。實驗結(jié)果表明,該方法可以有效地應(yīng)用于齒輪箱的故障診斷。

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新一代信息技術(shù)

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