基于改进粒子群和SVM的电机轴承故障诊断方法研究

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1、分类号：学校代号：10150UDC：密级：学号：20153178全日制专业硕士学位论文基于改进粒子群和SVM的电机轴承故障诊断方法研究ResearchonFaultDiagnosisMethodofMotorBearingbasedonImprovedParticleSwarmOptimizationandSVM学生姓名：罗映莲校内导师及职称：邓武教授企业导师及职称：李岩高级工程师工程领域：计算机技术研究方向：智能诊断论文类型：应用研究申请学位：工程硕士论文答辩日期：2017年6月18日学位授予单位：大连交通大学交通大学学位论文版权使用授权书

2、’，３三二？｜产权及保＿又乍者完全了解大连交通大学有关保护知识＾工作的文的规定：研究生在校攻读学位期间论文，即■：：ｆｉ立雲大连交通大学Ｉ，本人保证毕业离校后，发表或使用Ｉ－吳疔署名单位仍然为大连交通大学Ｔ：：＾。学校有权保留并向二送交论文的复印件及其电子文档ｆ１或机构，允许论文被查ｒ吟权大连交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编：ｒ＾据库和收录到《中国博士学位论文全文数据库》、《中国￥数、缩二学位论文全文数据库》进行信息服务，也可以采用影印‘旧廢等复制手段保存或汇编本学位论

3、文。关密的学位论文在解密后应遵守此规定）＼）孤轰兰＿＿导师签名：．：：令又作者签名：淨／＞年卜月心曰曰期：年６月＃曰７摘要摘要轴承作为电机最为关键的部件，其运行状态直接决定着设备能否安全和可靠运行。但由于轴承内圈、外圈和滚动体间承受高频、变应力的作用，其工作条件十分复杂，成为电机中故障敏感多发部件，一旦发生故障，故障就会快速发展，若不及时发现故障并采取相应措施，在短时间内会造成热轴、燃轴、切轴，导致机破、停运、停产等事故，造成重大的经济损失。因此，开展电机轴承故障智能诊断方法的研究，及时发现轴承故障，具有重要的理论意义

4、和应用价值。本文结合国家自然科学基金项目，以电机轴承为研究对象，将经验模态分解、模糊熵、改进粒子群算法和支持向量机引入到故障诊断中，提出一种电机轴承故障诊断新方法。首先，采用经验模态分解(EMD)方法，对电机轴承振动信号进行分解，获取若干个基本模态分量(IMF)，再利用模糊熵技术有效提取振动信号的特征，并进行归一化处理。通过改进粒子群算法(PSO)的学习因子和惯性权重，并引入自适应粒子变异策略，提出一种改进的粒子群优化算法，用于优化支持向量机(SVM)的核函数和惩罚参数，构建了一种具有较强泛化能力的数据分类模型，以提高分类精度，进而建立一种基于

5、经验模态分解、模糊熵、改进粒子群算法和支持向量机相结合的电机轴承故障诊断方法。最后，通过实际电机轴承振动数据，对提出的改进粒子群算法和故障诊断方法进行了有效性的验证。实验结果表明，改进粒子群算法具有较强的优化能力，能有效提高支持向量机的分类精度，获得较高的电机轴承故障诊断准确率。因此该研究为电机故障诊断提供了一种新的方法，也为旋转机械故障诊断提供了一种新思路。关键词：电机轴承；故障诊断；模糊熵；改进粒子群；支持向量机IIIABSTRACTABSTRACTBearingisthemostcriticalpartofthemotor,itsrunn

6、ingstatedirectlydetermineswhethertheequipmentcansafelyandreliablyoperate.However,thebearinginnerring,outerringandrollingelementwithstandhighfrequencyandvariablestress,itsworkingconditionsbecomemuchmorecomplicated,soitisasensitivemultiplecomponentoffaultinthemotor.Whenthebear

7、ingfaultoccurs,thefaultwillbedeveloprapidly.Ifthefaultcannotbefoundintimeandhandledwith,itwillcausetheheataxle,burningaxleandcuttingaxle,inashorttime,whichwillleadtotheaccidentsofmachinefailure,outage,shutdownandsoon,andcausethesignificanteconomiclosses.Therefore,ithasimport

8、anttheoreticalsignificanceandapplicationvaluetostudytheintelligentdiagnosis