基于指数小波阈值与PSO-DP-LSSVM的发动机轴承故障诊断

摘要：

针对小波软、硬阈值函数存在恒定偏差和不连续性的缺点, 以及最小二乘支持向量机核函数参数选择困难等问题, 提出了一种基于指数小波阈值与PSO-DP-LSSVM的发动机轴承故障诊断方法.利用指数小波阈值函数对原信号进行分解并重组, 提取降噪后各个分量的能量特征; 采用自适应的DP 算法丰富PSO算法的解空间, 并采用动态的参数控制,使其更容易获得最优解; 将能量特征输入参数已定的LSSVM中, 对信息进行训练和预测.结果表明: 该方法能快速有效地对故障轴承信号进行自适应的故障诊断及分类.

关键词：指数小波阈值、最小二乘支持向量机、局域均值分解、粒子群算法、故障诊断

所属期刊栏目：48

分类号：TH165

资助基金：山东省自然科学基金项目;新旧动能转换仪器仪表工程研究生导师能力提升模式研究

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：196-200