应用AR模型的多参数与多测点信息融合的故障分类

• 作者: 孙国富 徐玉秀
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行星齿轮传动系统 混沌特征参数 多测点 支持向量机 EMD AR模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 仪器、仪表科学与技术
• 页码范围: 925-932
• 页数: 8页
• 分类号: TH132.41|TH165.3
• 字数: 5351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2017.0617

摘要

为了找到针对齿轮传动系统多类故障分类的有效方法,对行星齿轮传动系统进行故障实验,获取振动信号.采用EMD方法对该振动信号进行预处理,得到若干个IMF分量之和,对前4个有效的IMF分量分别建立AR模型,得到对应的自回归参数序列φ,进而对其分别计算关联维数、最大Lyapunov指数、样本熵这3个混沌特征参数,并将其作为辨识特征量.将不同测点对应的φ的不同混沌特征参数信息融合作为支持向量机的输入向量,建立6种不同故障状态的训练集,实现对故障类型进行分类.结果表明:对实验获取的振动信号进行EMD和AR模型处理后,能在很大程度上提高故障分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐玉秀	天津工业大学机械工程学院	44	377	11.0	18.0
5	孙国富	天津工业大学机械工程学院	1	2	1.0	1.0