基于PCA和改进型SVM的齿轮裂纹故障诊断方法

来源 :机械设计与研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:reich_ss
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由于齿轮裂纹特征难于提取,且常用的特征分类方法易于出现局部最优和过拟合的问题,本文提出了基于主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和改进型支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的齿轮裂纹故障诊断方法.该方法的主要特点是通过PCA方法对齿轮箱振动信号的时域和频域特征进行降维,并将降维后的2维特征作为SVM模型的输入.为了提高SVM模型的识别精度,利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对SVM模型核函数的关键参数进行优化,该方法可以避免初始参数选择的不合理带来的精度问题.结果表明,本文提出的齿轮裂纹故障诊断方法在识别精度和计算效率方面具有优良的综合性能,具有一定的理论价值和实践意义.
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