基于小波包分析和SVM的透平机振动故障诊断研究

• 作者: 陈庆文 韩景立
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 小波包分析 透平机振动故障 EMD算法 SVM
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 检测技术与数据处理
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.02.012

摘要

针对海上石油平台透平发电机振动信号的非平稳特性以及获得故障诊断样本数据较困难的特点,该文提出了一种基于小波包分析和SVM的故障诊断方法.首先将采样信号通过小波包分析去噪,即通过Mallat塔式算法对信号进行小波分解再重构,重构后的故障诊断子频带信号通过EMD算法提取故障诊断特征向量,并以此训练SVM.试验结果表明基于小波包分析和SVM的方法具有较高的精度和较高的诊断效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庆文		4	6	2.0	2.0
2	韩景立		1	4	1.0	1.0