基于HGWO-MSVM的采煤机滚动轴承故障诊断方法

摘要：

针对采煤机滚动轴承故障特征向量提取较困难、多分类效果不理想等问题,提出了基于HGWO-MSVM的采煤机轴承故障诊断方法.对轴承故障信号进行小波降噪处理,利用经验模态分解算法对降噪后信号进行分解,并提取能量特征值,作为MSVM的训练集和测试集.采用MSVM进行故障状态识别,并用HGWO算法对MSVM的参数进行优化.试验结果表明,相比于GWO、GA和PSO优化MSVM模型,基于HGWO-MSVM的采煤机轴承故障诊断模型可明显提高故障识别精度和效率.

关键词：煤炭开采、采煤机、滚动轴承、故障诊断、经验模态分解、混合灰狼优化算法、多分类支持向量机

所属期刊栏目：44

分类号：TD632(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71271194;河南省基础与前沿技术研究项目162300410073

在线出版日期：2018-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：81-86