近似熵与支持向量机在发动机故障识别中的应用研究

曾文韬; 张华; 鄢威

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近似熵与支持向量机在发动机故障识别中的应用研究

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摘要

针对发动机曲轴轴承极易磨损,导致发动机出现故障的问题,提出了一种基于近似熵与支持向量机相结合的故障诊断方法.发动机在工作过程中,早期故障特征信号微弱.基于此,引入近似熵算法,分别模拟发动机曲轴轴承4种磨损状态,测取各状态下多测点的振动信号样本,计算样本近似熵值,构建了不同状态近似熵故障特征向量.结合支持向量机算法,构造支持向量机故障分类模型,将近似熵特征量带入其中进行训练与测试,测试结果准确率达到97.5％,并与普遍使用的BP神经网络诊断方法进行了对比,结果表明该方法具有更高的诊断识别率,是一种有效且准确率较高的在线诊断方法.

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来源
《机械设计与制造》 |2016年第11期|46-49|共4页
作者
曾文韬; 张华; 鄢威;
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作者单位

武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081;

武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081;

武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;监视、报警、故障诊断系统;
关键词
发动机; 曲轴轴承; 近似熵; 支持向量机; 故障识别;

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