深度支持向量机在齿轮故障诊断中的应用

论文摘要

针对齿轮箱故障诊断中存在的早期非平稳微弱故障信号特征提取困难,易受强背景噪声干扰,故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度支持向量机(Deep Support Vector Machine,DSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成若干个频率尺度的本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并根据峭度最大准则选取IMF分量对信号进行重构;构建多层支持向量机结构,在输入层利用支持向量机对信号进行训练,学习信号的浅层特征,利用"特征提取公式"生成样本新的表示,并作为隐藏层的输入,逐层利用深层SVM对新样本训练并学习信号的深层特征,最终由输出层输出诊断结果。最后,通过齿轮箱故障诊断实验验证了该方法的有效性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 于磊,陈森,张瑞,李可,宿磊

关键词: 故障诊断,变分模态分解,峭度,深度支持向量机,齿轮箱

来源: 机械传动 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 江南大学机械工程学院,东华大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金(51775243),江苏省重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术(BF2017002)

分类号: TH132.41

DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.08.028

页码: 150-156

总页数: 7

文件大小: 4763K

下载量: 253

相关论文文献

• [1].基于人工鱼群算法的孪生支持向量机[J]. 智能系统学报 2019(06)
• [2].基于改进支持向量机的温室大棚温度预测[J]. 科技创新与应用 2020(10)
• [3].结构化支持向量机研究综述[J]. 计算机工程与应用 2020(17)
• [4].支持向量机理论及应用[J]. 科学技术创新 2019(02)
• [5].加权间隔结构化支持向量机目标跟踪算法[J]. 中国图象图形学报 2017(09)
• [6].多分类孪生支持向量机研究进展[J]. 软件学报 2018(01)
• [7].模糊型支持向量机及其在入侵检测中的应用[J]. 科技创新与应用 2018(11)
• [8].从支持向量机到非平行支持向量机[J]. 运筹学学报 2018(02)
• [9].支持向量机的基本理论和研究进展[J]. 长江大学学报(自科版) 2018(17)
• [10].孪生支持向量机综述[J]. 计算机科学 2018(11)
• [11].一种新的基于类内不平衡数据学习支持向量机算法[J]. 科技通报 2017(09)
• [12].分段熵光滑支持向量机性能研究[J]. 计算机工程与设计 2015(08)
• [13].有向无环图-双支持向量机的多类分类方法[J]. 计算机应用与软件 2015(11)
• [14].基于支持向量机的股票价格预测模型研究与应用[J]. 课程教育研究 2016(28)
• [15].灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机[J]. 计算机科学与探索 2020(04)
• [16].基于属性约简—光滑支持向量机的中小企业信息化评价研究[J]. 软件工程 2020(07)
• [17].基于稀疏孪生支持向量机的人脸识别[J]. 信息技术 2020(07)
• [18].基于总类内分布的松弛约束双支持向量机[J]. 济南大学学报(自然科学版) 2018(04)
• [19].基于多分类支持向量机的评估模型研究[J]. 数学的实践与认识 2017(01)
• [20].改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用[J]. 现代情报 2017(03)
• [21].多核在线支持向量机算法研究及应用[J]. 宜宾学院学报 2017(06)
• [22].基于改进遗传算法的支持向量机参数优化方法[J]. 计算机与现代化 2015(03)
• [23].一种层次粒度支持向量机算法[J]. 小型微型计算机系统 2015(08)
• [24].自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2014(03)
• [25].四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较[J]. 聊城大学学报(自然科学版) 2014(03)
• [26].一种模糊加权的孪生支持向量机算法[J]. 计算机工程与应用 2013(04)
• [27].一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机[J]. 山西师范大学学报(自然科学版) 2013(01)
• [28].基于在线支持向量机的无人机航路规划技术[J]. 电光与控制 2013(05)
• [29].贪婪支持向量机的分析及应用[J]. 计算机工程与应用 2012(24)
• [30].一种改进的双支持向量机[J]. 辽宁石油化工大学学报 2012(04)

标签：故障诊断论文;  变分模态分解论文;  峭度论文;  深度支持向量机论文;  齿轮箱论文;