基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

摘要：

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法.充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型.基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据；并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型.实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49％,故障严重程度的诊断精度为95.58％,二者都优于其它故障诊断方法.验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性.

关键词：小波相关特征尺度熵、模糊支持向量机、转子振动、故障诊断

所属期刊栏目：34

分类号：V231.92(航空发动机（推进系统）)

资助基金：国家自然科学基金51175017,51275024;北京航空航天大学博士研究生创新基金YWF-12-RBYJ-008;高等学校博士学科点专项科研基金20111102110011

在线出版日期：2013-11-11（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：1266-1271