| 基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法 |
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| 作者姓名： | 费成巍 白广忱 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学 能源与动力工程学院,北京 100191;北京航空航天大学 能源与动力工程学院,北京 100191 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51175017,51275024);北京航空航天大学博士研究生创新基金(YWF-12-RBYJ-008);高等学校博士学科点专项科研基金(20111102110011)。 |
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| 摘 要： | 为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 小波相关特征尺度熵 模糊支持向量机 转子振动 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2013-01-12 |
| 修稿时间： | 2013-03-22 |
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