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基于分形理论和支持向量机的齿轮箱故障诊断研究

赵卫伟  
【摘要】:齿轮箱作为传动系统不可或缺的部件,它的运行状态的好坏关乎重大。但是齿轮箱在工作过程中会受到环境因素的干扰,从而使传感器采集的数据含有不需要的噪声。基于此本文在充分分析了分齿轮箱故障诊断的意义以及诊断方法的现状的前提下,提出了用短时分维作为模糊控制参数的短时分形滤波器对实采数据进行滤波后,再用多重分形谱算法获得故障特征参量,最后采用支持向量机进行故障诊断与识别的方法。通过搭建齿轮箱故障实验平台,验证了这种方法能够完成齿轮箱故障诊断任务。 本文在详细介绍了分形理论和几种分形维数之后,提出了将短时网格维数作为模糊控制的自适应参数,把两者结合起来实现信号降噪的办法。在充分介绍多重分形谱算法之后,采用a (q)和f (a (q))max以及盒子维数作为故障信号的特征参量的思路,并用支持向量机进行验证,故障识别效果很好。对支持向量机主要的核参数和惩罚因子采用粒子群优化算法进行优化,通过对比证明优化后的支持向量机故障识别效果更好。针对支持向量机的泛化能力提升问题,引入多核学习支持向量机,采用线性组合的方式将具有全局性和局部性能的核函数进行整合。通过对比证明多核支持向量机不仅能够更出色的完成诊断任务,而且比单核情况下有更高的推广能力。


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