往复泵泵阀的谐波小波包分析及LS-SVM方法研究
来源期刊:机械设计与制造2015年第5期
论文作者:裴峻峰 董雪 黄显茹 于志远
文章页码:241 - 245
关键词:往复泵;泵阀;谐波小波包;最小二乘支持向量机;故障识别;
摘 要:针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提取各频段谐波小波包系数的能量值,将各频段能量值组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,并将谐波小波包与小波包在泵阀故障诊断中的诊断准确率进行了比较。试验结果表明将谐波小波包分解和LS-SVM相结合可以准确有效地识别泵阀故障类型。
裴峻峰1,董雪1,黄显茹2,于志远1
1. 常州大学机械工程学院2. 中国石油化工股份有限公司金陵分公司
摘 要:针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提取各频段谐波小波包系数的能量值,将各频段能量值组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,并将谐波小波包与小波包在泵阀故障诊断中的诊断准确率进行了比较。试验结果表明将谐波小波包分解和LS-SVM相结合可以准确有效地识别泵阀故障类型。
关键词:往复泵;泵阀;谐波小波包;最小二乘支持向量机;故障识别;