風電齒輪箱故障診斷的SVM參數優(yōu)化

【摘要】：針對風電齒輪箱易出現齒輪斷齒、點蝕、磨損等故障問題,提取風電齒輪箱非平穩(wěn)非線性振動信號的提升小波包能量熵,利用支持向量機(SVM)進行故障診斷。為提高算法的分類精度,利用遺傳算法對參數進行優(yōu)化處理,試驗結果表明,優(yōu)化后獲得的最佳參數能夠提高SVM測試樣本的預測精度。 【作者單位】： 三峽大學;
【關鍵詞】： 風電齒輪箱 故障診斷 支持向量機 參數優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51075234)
【分類號】：TM315
【正文快照】： 0引言風電齒輪箱振動信號具有非平穩(wěn)非線性,且常受噪聲干擾;同時其在線處理需滿足快速處理要求,需要以少量樣本數據進行故障診斷,因此,對其進行狀態(tài)辨識非常困難。一些基于數據學習的方法在故障診斷研究中逐漸得到應用,其中以支持向量機(support vector machine,SVM)為分類器

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