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| 基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.海军航空工程学院飞行器工程系;2.大连理工大学船舶工程学院CAD工程中心 |
| 摘 要： | 针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。 |
| 关 键 词： | 发动机 转子振动 排列组合熵 特征提取 支持向量机 |
SVM Research on Rotor Vibration Signal Fault Diagnosis Based on Permutation Entropy |
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