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一种基于支持向量机预测器模型的转子系统故障诊断方法
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:《中国机械工程》
  • 时间:0
  • 分类:TH113[机械工程—机械设计及理论]
  • 作者机构:[1]湖南大学,长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50275050);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020532024)
中文摘要:

提出了一种基于支持向量机回归预测模型的转子系统故障诊断方法。分别对转子系统振动信号建立支持向量机回归预测模型,利用回归预测模型对振动测试信号进行预测,计算各支持向量机回归预测模型的预测信号与真实信号的误差并计算信噪比,通过比较各预测信号的信噪比来判断转子系统的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。

英文摘要:

A fault diagnosis approach for rotor systems based on support vector machine predictive model was proposed. Firstly, the SVMs regression for predictive model of the vibration signals of a rotor system was established. Then, the support vector machine models were used to predict some time series of vibration signals and the values of SNR were calculated. By comparing the values of SNR, the conditions and fault patterns of a rotor system can be identified. Practical examples demon strate that the SVMs predictive model can be applied to rotor system fault diagnosis effectively.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50788