论文摘要
针对采集的供输弹系统测试信号成分复杂,故障难以识别问题,提出一种基于固有时间尺度分解（ITD）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的供输弹系统故障诊断方法。首先在时域内使用ITD方法对信号进行分解,对分解产生的分量进行相关系数计算,然后选取与原始信号相关系数大的前5层分量进一步验证在频域内ITD方法的有效性,在频域内提取前5层分量的样本熵值,最后将提取的样本熵值用PSO-SVM对供输弹系统故障进行故障诊断,并与支持向量机（SVM）的诊断结果进行对比,结果表明:PSO-SVM相对于SVM可以提高故障诊断的正确率,正确率高达92.31%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张航,许昕,潘宏侠,梁海英
关键词: 供输弹系统,故障诊断,固有时间尺度分解,粒子群优化支持向量机
来源: 机械设计与研究 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术
单位: 中北大学机械工程学院,中北大学系统辨识与诊断技术研究所
基金: 国家自然科学基金资助项目(51675491,51175480)
分类号: E92
DOI: 10.13952/j.cnki.jofmdr.2019.0344
页码: 197-200
总页数: 4
文件大小: 766K
下载量: 40
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标签：供输弹系统论文; 故障诊断论文; 固有时间尺度分解论文; 粒子群优化支持向量机论文;