作者：高峰; 申江江; 曲建岭; 袁涛; 何勰; 余路经验模态分解边际谱ar模型粒子群算法支持向量数据描述
摘要：滚动轴承是旋转机械状态监控及故障诊断的重要研究内容。为了更加高效的对轴承故障位置及故障程度进行诊断,提出了一种基于Hilbert边际谱和改进粒子群算法（IPSO）优化支持向量数据描述（SVDD）相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先求取轴承振动信号的本征模态函数,在此基础上得到信号的边际谱以及信号的AR模型参数,积分求取边际谱的能量特征函数和AR模型参数相结合构成系统特征向量。然后针对传统网格搜索法或凭经验确定SVDD核心参数的缺点,提出利用基于动态因子的粒子群算法对SVDD的核心参数惩罚常数C及核函数宽度σ进行优化,利用优化后的SVDD模型对滚动轴承各状态信号进行智能诊断。人工数据集及真实数据集实验结果表明,该方法可以有效识别各故障状态信号,并且优化后模型的诊断效率及诊断精度高于传统网格搜索法确定的模型。
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