摘要
提出了一种基于支持向量机回归预测模型的转子系统故障诊断方法。分别对转子系统振动信号建立支持向量机回归预测模型,利用回归预测模型对振动测试信号进行预测,计算各支持向量机回归预测模型的预测信号与真实信号的误差并计算信噪比,通过比较各预测信号的信噪比来判断转子系统的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。
A fault diagnosis approach for rotor systems based on support vector machine predictive model was proposed. Firstly, the SVMs regression for predictive model of the vibration signals of a rotor system was established. Then, the support vector machine models were used to predict some time series of vibration signals and the values of SNR were calculated. By comparing the values of SNR, the conditions and fault patterns of a rotor system can be identified. Practical examples demon strate that the SVMs predictive model can be applied to rotor system fault diagnosis effectively.
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期696-699,共4页
China Mechanical Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(50275050)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020532024)
关键词
回归
预测
支持向量机
故障珍断
转子系统
regression
prediction
support vector machine
fault diagnosis
rotor system
作者简介
于德介，男，1957年生。湖南大学机械与汽车工程学院教授、博士研究生导师。研究方向为机械故障诊断与振动分析。发表论文50余篇。
陈淼峰，男，1981年生，湖南大学机械与汽车工程学院硕士研究生。
程军圣，男，1968年生。湖南大学机械与汽车工程学院副教授。
杨宇，女，1968年生。湖南大学机械与汽车工程学院副教授。
