基于小波包变换和支持向量机的制冷机动静碰摩故障部位识别研究

• 作者: 吴亦农 蒋珍华 高升
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 振动信号 小波包 支持向量机 距离评估技术 遗传算法 碰摩故障 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 627-632
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2019.05.013

摘要

制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95％,能有效识别制冷机碰摩故障部位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴亦农	中国科学院上海技术物理研究所	117	560	12.0	18.0
2	蒋珍华	中国科学院上海技术物理研究所	34	32	3.0	4.0
3	高升	中国科学院上海技术物理研究所	4	3	1.0	1.0