SVM与PSOHF参数优化装备机械传动齿轮故障诊断

• 作者: 仝蕊 康建设
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 蜜蜂觅食特征 粒子群算法 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 157-162
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TJ01
• 字数: 4592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.10.031

摘要

为了提高支持向量机(SVM)对齿轮故障诊断的准确性,提出了一种基于SVM与PSOHF参数优化的机械传动齿轮故障诊断新方法.采用蜜蜂觅食机制改进粒子群算法(PSOHF)对SVM径向基核函数参数c和g进行了优化,建立优化后的SVM模型;而后对齿轮不同裂纹长度的故障信号进行小波包分解,将相对小波能量作为故障特征向量输入SVM;进行模式识别和故障分类,最终实现齿轮故障诊断.齿轮裂纹故障振动实验信号的研究结果表明,PSOHF优化的SVM提高了分类正确率,更适于实际中齿轮故障诊断.