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题名基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究
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作者
王宽田
姚江云
唐永忠
梁世华
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机构
桂林电子科技大学海洋工程学院
柳州工学院信息科学与工程学院
桂林理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第13期10-17,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41562018)
广西创新驱动发展专项(AA19254016)资助。
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文摘
针对液压机械驱动齿轮组故障诊断结果精准度不佳、可靠性差等问题,本文提出基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。采集了液压机械驱动齿轮组振动信号,构建液压机械驱动齿轮组故障信号分离模型;运用低秩算法分离液压机械驱动齿轮箱振源信号,设计齿轮组故障信号约束条件,完成液压机械驱动齿轮组分类;根据分类结果,采用SDAE模型提取液压机械驱动齿轮组故障特征,并将提取结果输入到支持向量机内训练,其最终输出结果就是最佳诊断结果,实现基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。实验结果表明,通过对该方法开展故障检测及故障诊断测试,本文方法下分类错误率不超过3.5%,验证了该方法的可行性高。
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关键词
SVM
液压机械驱动齿轮组
故障分类
SDAE模型
信号分离
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Keywords
SVM
rotating machinery gear set
fault classification
SDAE model
signal separation
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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