基于改进PSO算法的风电齿轮箱SVM故障诊断

【摘要】：针对风电齿轮箱故障信号现实生活中难以获得大量故障样本的实际情况,并且为了提高故障诊断的精度,提出了基于改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。对标准粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法进行改进得到IPSO,提高其性能,利用IPSO算法对SVM的参数进行选择;最后从故障信号中提取三种熵值作为输入建立SVM,判断齿轮的故障类型。实验结果证明了该方法的有效性。 【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 互相关系数法 粒子群算法 支持向量机
【分类号】：TH165.3;TP18
【正文快照】： 0前言现代机械装置中,齿轮最为常见也最易损坏。由于齿轮的故障大部分是其在运转过程中产生的含有冲击特征的非平稳振动信号,所以如何有效的提取齿轮故障特征具有重要的意义[1]。粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是一种群智能演化算法[2-3],它能够通过粒子群中各

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