基于RF-PCA-改进SVM模型的齿轮故障诊断方法

摘要：

为提升齿轮故障诊断的正确率,提出了基于随机森林(Random Forest,RF)和主成分分析法(Prin-cipal Components Analysis,PCA)对齿轮振动信号进行特征降维处理,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解支持向量机(Support Vector Machine,SVM)特征参数最佳取值的齿轮故障诊断模型(RF-PCA-改进SVM模型).对齿轮箱实例中正常、断齿、齿根开裂、剥落、削尖等9 种不同状态进行了验证,证明了RF-PCA-改进SVM模型对齿轮故障诊断的有效性.试验结果表明:通过对比不同诊断模型识别率,证明RF-PCA-改进SVM模型具有更优的齿轮故障识别率,平均达到了99.66%,且计算效率较高;样本数量改变虽然会影响模型正确识别率,但不同的改变方式对识别率影响的程度不同,对于RF-PCA-改进SVM模型,当齿轮状态数据大于40 个时即可达到88%以上的正确识别率.

关键词：齿轮箱、故障诊断、RF、PCA、改进SVM

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4;TH132(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校协同创新项目GXXT-2019-003

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：15-21