基于Shannon小波支持矢量机二级决策的故障诊断

摘要：

提出一种基于Shannon小波支持矢量机(Shannon wavelet support vector machine, SWSVM)二级决策的故障诊断模型.先求出原信号的双谱相关值特征矩阵奇异值谱,并用BP神经网络对主分量分析(Principal component analysis, PCA)后的奇异值谱调维得到可分性更高的三维模式矢量,再将该三维模式矢量用SWSVM进行二级故障诊断.SWSVM可以对BP网络因陷入局部极值﹑欠/过学习输出的低分辨率进行校正,获得更高的故障识别精度和自适应识别能力.本模型实现了BP网络和SWSVM优势互补.一滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性.

关键词：双谱、BP神经网络、奇异值谱调维、Shannon小波支持矢量机、故障诊断

所属期刊栏目：46

分类号：TH165+.3

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划,2009AA04Z411;国家自然科学基金50875272;高等学校博士学科点专项科研基金20090191110005;重庆大学"211工程"三期建设研究生开放实验室S-0916

在线出版日期：2010-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-47