机械设计与研究

机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (06): 197-200.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a5070

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基于ITD与PSO-SVM的供输弹系统故障诊断

张航;许昕;潘宏侠;梁海英;   

  1. 中北大学机械工程学院;中北大学系统辨识与诊断技术研究所;
  • 出版日期:2019-12-20 发布日期:2019-12-20

  • Online:2019-12-20 Published:2019-12-20

摘要： 针对采集的供输弹系统测试信号成分复杂,故障难以识别问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的供输弹系统故障诊断方法。首先在时域内使用ITD方法对信号进行分解,对分解产生的分量进行相关系数计算,然后选取与原始信号相关系数大的前5层分量进一步验证在频域内ITD方法的有效性,在频域内提取前5层分量的样本熵值,最后将提取的样本熵值用PSO-SVM对供输弹系统故障进行故障诊断,并与支持向量机(SVM)的诊断结果进行对比,结果表明:PSO-SVM相对于SVM可以提高故障诊断的正确率,正确率高达92.31%。

关键词: 供输弹系统, 故障诊断, 固有时间尺度分解, 粒子群优化支持向量机

Key words: bullet system, fault diagnosis, inherent time scale decomposition, PSO-SVM