基于ESMD熵融合與PSO-SVM的電機(jī)軸承故障診斷
關(guān)鍵詞：熵融合 故障診斷
摘要：為提高電機(jī)軸承故障診斷的準(zhǔn)確性,提出了一種基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解算法(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)熵融合與粒子群算法(PSO)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的診斷方法。首先采用ESMD將故障數(shù)據(jù)分解獲得數(shù)個(gè)固有模態(tài)分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根據(jù)相關(guān)性篩選IMF并計(jì)算其多種特征熵;采用核主成分分析(KPCA)用于融合特征熵,增大區(qū)分度;利用PSO尋優(yōu)SVM參數(shù),提高故障識(shí)別率。最后通過試驗(yàn)分析表明,該方法可有效提取電機(jī)軸承故障特征并精確判別出故障類型,與其它方法相比識(shí)別率較高。
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