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基于D-S证据理论和支持向量机的液压泵故障诊断技术 被引量:7

Fault Diagnosis of Hydraulic Pump Based on D-S Evidence Theory and SVM
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摘要 针对D-S证据理论中难以确定基本概率分配的问题,提出利用"一对一"支持向量机分类解决基本概率分配的方法。首先,通过试验采集了液压泵各种故障状态下的振动信号和压力信号;其次,运用小波包分解提取各频带能量作为特征向量;最后,用所提出方法解决了基本概率分配,并将D-S证据理论和支持向量机相结合对液压泵进行了故障诊断。实验结果验证了该方法的有效性。 Because D- S evidence theory can hardly detemine basic probability assignment( BPA), the method used the one against one support vector machine(SVM) class to solve this problem. It collected the vibration signal and pressure in hydraulic pump of a certain type of equipment under a variety of fault conditions. Then it used wavelet packet to decompose energy of fre- quency area in order to get fault feature vectors. The fault was diagnosed by using D - S evidence theory and SVM method. The ex- periment result shows that the method is effective.
机构地区 军械工程学院
出处 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第5期81-83,共3页 Instrument Technique and Sensor
基金 国家自然科学基金资助项目(51275524)
关键词 支持向量机 D—S证据理论 故障诊断 液压泵 SVM (support vector machine) D -S evidence theory fauh diagnosis hydraulic pump
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献32

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共引文献69

同被引文献77

引证文献7

二级引证文献34

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