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基于支持向量数据描述的滚动轴承故障诊断方法研究

刘震坤  
【摘要】:机械故障诊断实质上是一个小样本的模式识别问题。在实际工程应用中,故障数据的缺乏一直是制约智能故障诊断技术发展的一个重要因素,使得传统的智能诊断技术诸如神经网络等往往因训练样本数据的不足而不能取得理想的诊断效果。 支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)方法是一种在统计学理论和传统的支持向量机基础上发展起来的单值分类方法,它能有效的解决故障样本数据缺乏的问题。SVDD方法的基本思想是:通过在特征空间中寻求一个最小容积的超球体,使得所有的或者绝大部分的目标样本都被包含在该超球体内,而非目标样本尽可能都落在超球体外,从而达到将目标类样本和非目标类样本分开的目的。SVDD方法只需要一类样本数据即可进行分类,这种方法具有计算速度快、可有效处理小样本、鲁棒性强等优点。利用这种方法,仅依靠正常运行时的振动信号就可以监测机器的运行状态,判别机器是否存在故障。因此,SVDD方法在工程应用中具有极高的实用价值,有望解决智能故障诊断中因故障数据样本缺乏而不能精准判定故障的问题。 本文的主要研究内容包括: (1)核函数在SVDD方法中有着十分重要的作用,本文对核函数进行了研究。通过仿真实验分析表明,使用高斯核函数时,SVDD方法的检测精度最高。 (2)对LMD方法和EMD方法进行了对比研究。通过分析,LMD方法在减少迭代次数和降低端点效应方面要优于EMD方法。 (3)提出了一种基于SVDD与LMD奇异值的滚动轴承故障诊断方法,在实际应用中,该方法能有效的对滚动轴承进行故障判定。 (4)提出了一种基于SVDD与LMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法。利用这种方法能有效地对滚动轴承的运行状态进行监测,准确判定滚动轴承是否存在故障。


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