基于MSE与PSO-SVM的机车轮对轴承智能诊断方法

作者:张龙*; 彭小明; 熊国良; 王良; 黄婧; 胡俊锋
来源:铁道科学与工程学报, 2021, 18(09): 2408-2417.
DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20201027

摘要

针对DF4型内燃机车轮对轴承单一和复合故障在内的7种不同健康状态的识别问题,提出了一种基于多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的机车轮对轴承故障识别方法。计算轴承不同健康状态下振动信号在多个尺度上的样本熵构成MSE特征向量,利用PSO-SVM识别轴承所属故障类型及故障程度。收集了DF4型内燃机车包含单一和复合故障在内的7种不同健康状态的轮对轴承试件,在南昌机务段的JL-501机车轴承检测台上采集了各轴承试件的振动信号样本。实验数据分析结果表明,MSE的特征提取效果优于多尺度近似熵(Multiscale Approximate Entropy,MAE)和小波包分解,PSO-SVM的故障识别效果优于参数不经优化的SVM和参数网格寻优法的Grid-SVM。本文方法能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障,为提高机务段检测机车轮对轴承故障的精度提供了一种有效的方法。

  • 单位
    华东交通大学机电与车辆工程学院

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