基于DSP和SVM的风电齿轮箱故障诊断

• 作者: 卢昆鹏 毕静伟 潘宏侠
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 齿轮箱 支持向量机 数字信号处理 Libsvm
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 312-314
• 页数: 3页
• 分类号: TH132.46
• 字数: 2282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201510127

摘要

提出了一种基于数字信号处理器(DSP)和支持向量机(SVM)的风电齿轮箱故障诊断的方法.分解和提取了Libsvm代码移植于DSP芯片TMS320F28335,实现了支持向量机并应用于风电齿轮箱故障诊断.该方法较好地解决了小样本学习问题,同时又具有低功耗、低成本、通用性强和可实时控制的优点.实验结果表明,在保证较高预测正确率、运行速度较快和较大数据量读取前提下,Libsvm能够正确运行于芯片,有效应用于齿轮箱故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械与动力工程学院	359	2630	23.0	34.0
2	毕静伟	中北大学机械与动力工程学院	6	15	2.0	3.0
3	卢昆鹏	中北大学机械与动力工程学院	4	7	2.0	2.0