首页> 外文OA文献 >Fault diagnosis for drivetrain gearboxes using PSO-optimized multiclass SVM classifier
【2h】

Fault diagnosis for drivetrain gearboxes using PSO-optimized multiclass SVM classifier

机译:使用PSO优化的多字符SVM分类器对动机齿轮箱的故障诊断

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

A novel method consisting of an adaptive feature extraction scheme and a particle swarm optimization (PSO)- optimized multiclass support vector machine (SVM) classifier is proposed for condition monitoring and fault diagnosis of drivetrain gearboxes in variable-speed operational conditions. The adaptive feature extraction scheme consists of an adaptive signal resampling algorithm, a frequency tracker, and a feature generation algorithm for effective extraction of the features of gearbox faults from the stator current signal of the AC electric machine connected to the gearbox. The multiclass SVM classifier is designed to identify different faults in the gearbox according to the fault features extracted. The PSO algorithm is utilized to optimize the parameter setting of the SVM classifier to obtain the best classification accuracy. The proposed method is testified on a drivetrain gearbox connected with a permanent-magnet synchronous machine with three different faults. Experimental results show that the faults can be effectively classified by the proposed method.
机译:一种新的方法,包括自适应特征提取方案和粒子群优化(PSO)优化的多字符支持向量机(SVM)分类器,用于在可变速度运行条件下的动力传动齿轮箱的状态监测和故障诊断。自适应特征提取方案包括自适应信号重采样算法,频率跟踪器和特征生成算法,用于从连接到齿轮箱的AC电机的定子电流信号中有效提取变速箱故障的特征。 MultiClass SVM分类器旨在根据提取的故障特征识别变速箱中的不同故障。 PSO算法用于优化SVM分类器的参数设置,以获得最佳分类精度。所提出的方法在与具有三个不同故障的永磁同步机连接的动机齿轮箱上作证。实验结果表明,通过所提出的方法可以有效地归类故障。

著录项

  • 作者

    Dingguo Lu; Wei Qiao;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号