基于VMDIWT近似熵与PSOSVM的转子故障诊断

作者：张雪英; 刘秀丽; 栾忠权

来源：组合机床与自动化加工技术, 2019, (06): 106-118.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.06.028

• 变分模态分解
• 改进小波阈值
• 近似熵
• 支持向量机

针对转子故障振动信号的非平稳性、非线性特征,提出了基于变分模态分解改进小波阈值(VMDIWT)近似熵与粒子群优化支持向量机(PSOSVM)的转子故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解,对分解后的各分量进行改进小波阈值处理;然后,提取降噪后信号的近似熵作为特征值组成特征向量;最后,将特征向量输入PSOSVM进行故障分类识别。将该方法用于实际转子实验数据,并通过对比分析,分别证明了VMD、IWT和PSOSVM方法的有效性,且文中所提方法的故障诊断准确率高达95%,证明该方法具有一定的实际应用价值。

• 单位
  北京信息科技大学