利用GS优化SM-SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

来源期刊：机械设计与制造2020年第6期

论文作者：周超 曹春平 孙宇

文章页码：16 - 19

关键词：故障诊断;滚动轴承;模式识别;SM-SVM;GS;

摘    要：针对滚动轴承常见故障,提出利用网格搜索（GS）优化序列最小支持向量机（SM-SVM）的故障诊断方法。首先,对提取的滚动轴承振动信号进行预处理,并对其分别提取峭度指标、偏度系数、方均根值等时域统计量和小波包分解节点能量等特征,并对特征向量进行归一化和PCA降维处理。其次,利用GS算法对SM-SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化,以提高滚动轴承故障模式识别的正确率。最后,利用MATLAB LIBSVM工具箱对滚动轴承不同故障进行模式识别,并将本方法与SM-SVM和LS-SVM方法进行了比较。结果发现,改进方法的模式识别正确率比原方法的高出5%。