小波包变换和支持向量机相结合在发动机气门间隙故障诊断中的应用

• 作者: 张梅军 李曙光 石文磊 赵亮
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 关键词: 小波包变换 支持向量基(SVM) 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 检测与控制
• 页码范围: 115-117,120
• 页数: 4页
• 分类号: E92|TK428
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-4414.2009.06.044

摘要

为了对发动机气门间隙进行故障诊断,在对振动信号进行采集和预处理的基础上,运用小波包频带能量分解技术提取发动机故障的特征向量,以此作为支持向量机分类器(SVM)的训练样本,用经训练的SVM多分类器对发动机不同故障进行自动识别和诊断,实现了信号特征向量提取与故障模式识别的有机结合.实验结果表明,该方法能在机械故障样本少的情况下准确的识别和诊断出发动机气门间隙的故障类型,具有实际的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石文磊	解放军理工大学工程兵工程学院	6	53	3.0	6.0
2	张梅军	解放军理工大学工程兵工程学院	54	317	10.0	14.0
3	赵亮	解放军理工大学工程兵工程学院	6	62	3.0	6.0
4	李曙光	解放军理工大学工程兵工程学院	6	36	4.0	6.0