首页 期刊 军事交通学院学报 基于小波包-AR谱和支持向量机的连杆轴承故障诊断 【正文】

基于小波包-AR谱和支持向量机的连杆轴承故障诊断

作者:常春; 王国威; 梅检民; 张玲玲; 郭正 军事交通学院研究生管理大队; 天津300161; 军事交通学院军用车辆系; 天津300161
小波包分解   ar谱   支持向量机   故障诊断  

摘要:针对发动机连杆轴承磨损故障诊断中测取的机体振动信号非平稳、频率成分复杂的特点,提出小波包-AR谱和支持向量机相结合的连杆轴承故障诊断方法.通过对发动机连杆轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,AR)谱分析,累加不同频段的能量实现连杆轴承故障特征提取,将提取的特征作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入向量,建立SVM多分类器,将正常与多种故障状态进行分类.试验结果表明,小波包-AR谱能从多激励源和噪声干扰中提取出连杆轴承微弱故障特征.以小波包-AR谱能量为特征向量,支持向量机能在小样本情况下识别诊断连杆轴承故障,取得良好效果.

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