基于SVDD与距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究

• 作者: 李艾华 王旭平 王涛 蔡艳平
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分解 支持向量域描述 距离测度 齿轮泵 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4169字
• 语种: 中文

摘要

提出基于支持向量域描述与距离测度的齿轮泵故障诊断方法.对齿轮泵各种工况下振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量；利用正常工况下特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常；针对每种工况的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况.试验结果表明,采用小波包频带能量可降低数据维数,能有效浓缩故障信息；基于绝对距离测度与相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,亦能区分各种故障工况,可实现状态监测与故障分类识别目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡艳平	第二炮兵工程大学机电工程系	35	298	8.0	16.0
2	李艾华	第二炮兵工程大学机电工程系	84	644	12.0	21.0
3	王涛	第二炮兵工程大学机电工程系	50	424	10.0	18.0
4	王旭平	第二炮兵工程大学机电工程系	14	46	4.0	5.0