基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断

• 作者: 刘锦廉 王松岭 许小刚
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风机 故障诊断 小波包能量分析 支持向量机 优化
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测诊断
• 页码范围: 606-612
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 5983字
• 语种: 中文

摘要

为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种基于小波包能量特征和改进支持向量机的诊断方法.在某4-73No.8D风机实验台上对13种不同运行状态下的振动信号进行采集,利用小波包对振动信号进行消噪、分解与重构,提取其小波包能量特征,得到了各运行状态下风机多测点信息融合的小波包能量特征向量,并利用改进支持向量机对特征向量样本集进行训练与测试,实现了风机机械故障的分类诊断.结果表明:该诊断方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,且诊断准确率高、测试时间短,适用于在线机械诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松岭	华北电力大学能源动力与机械工程学院	210	2360	25.0	36.0
2	许小刚	华北电力大学能源动力与机械工程学院	21	136	5.0	11.0
3	刘锦廉	华北电力大学能源动力与机械工程学院	4	71	2.0	4.0