基于奇异值分解和小波包分解的故障检测

摘要：

根据真空泵在故障和正常模式下工作时,其振动信号在频域的能量分布的差异性,设计基于奇异值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障检测方法.首先用SVD对采集到的信号进行去噪,再使用小波包对去噪后的信号进行分解,对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量.将提取的能量向量作为支持向量机(SVM)的输入样本,对SVM进行训练.最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证.实验结果表明,采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障.

关键词：真空泵故障、奇异值分解、小波包分解、支持向量机

所属期刊栏目：44

分类号：TB75(真空技术)

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4页

页码：56-59