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1、基于DAGSVM的轴系扭振故障诊断方法*胡海刚'，庞宏磊I，付雷2,朱文材1(1•宁波大学海运学院，浙江宁波315211；2•青岛海事局办公室，山东青岛266011)摘耍：针对船舶轴系扭振故障小样本事件，木文基于小波包Shannon爛与二义决策树支持向量机(DAGSVM)理论建立一种轴系扭振故障诊断模型。首先依托船舶轴系扭振实验平台，提取轴系扭振四种模式信号；然后利用小波包变换提取Shannon爛值，作为故障输入特征向量；最后利川K-CV交义验证法提升支持向量机，对故障进行建模识别。试验农明此法具有较高识别率，
2、为船舶轴系扭振故障诊断提供一种有价值的在线诊断方法。关键词：小波包分析:Shannon爛;支持向量机;故障诊断中图法分类号:TP17文献标识码:AFaultdiagnosismethodsabouttorsionalvibrationofshaftBasingonDAGSVMHUHai-gang^PANGHong-lei1,FULei2,ZHUWen-cai1,(1.Dept,ofMaritimeInstitute,NingboUniversity,NingboZhejiang315211,China:2.De
3、pl.ofOffice,QingdaoMantimeSafetyAdministration,QingdaoShandong266011)Abstract:Againsttorsionalfaultofthecaseofsmallsampleinship,thisarticlebasedonthetheoriesofShannonentropyofwaveletpacketandSVM—binarytreeofthemulti—classclassification,thisarticlesetsupamode
4、loffaultdiagnosisofshipshaftoftorsionalvibration.First,relyingontheexperimentalplatformofshipshaftoftorsionalvibration,extractingkindsofsignalsofshaftoperationmodeandthen,usingwaveletpackettransform,pickingupthecnergyvalueofShannonentropyactingasthefeatureve
5、ctorsoffaultinput.Finally,usingK-CVcrossvalidationmethodtopromoteDAGSVMandmakinganidentificationaboutthefailurc.TlicstudyresultshowsthatSVMhashigherrecognitionrate,providingavaluableon-linediagnosticmethodforthetorsionalvibrationfaultdiagnosisofshipshaft・Key
6、words:Waveletpacketanalysis;Shannonentropy;Supportvectormachines;Faultdiagnosis引言为提高船舶推进装置的安全性和可靠性，满足现代预防维护制度和自动化系统的要求，对船舶轴系进行扭振故障诊断研究具有十分亜要的意义。故障诊断的实质为信号特征向暈的提取和故障模式的分类识别。国内外对特征向量提取方法进行大量研究，如在频域内分析的棊于频谱分析的快速傅立叶变换川以及在时频域内分析的短时傅立叶变换⑵、小波变换⑶和小波包变换⑷等。但在频域内分析，由于分
7、辩太低不适合处理非平稳信号；而时频域内分析的短时傅立叶变换和小波变换处理又会损火高频段内的信号所包含的信息。模式判别方法的选取也是故障诊断关键因索，人工神经网络解决复杂非线性问题的应用研究中取得大量成果，由-丁•人工网络广泛存在过学习、欠学习特别是需耍超大量的训练样本等缺点，使其在船舶轴系扭振检测小样本事件的应用受到限制。小波包变换可将高频信号分解使能暈损失减少，Shannon爛可简化小波包变换后庞大数据。而支持向量机⑸(SVM)基于结构风险最小化原理来提高泛化能力，能够较好处理小样本事件。因此本文尝试通过小波
8、包Shannon嫡⑹特征向暈提取为DAGSVM故障判别相结合的方法，来对•轴系扭振故障进行诊断。1特征向量提取算法小波包Shannon^171就是将经小波包分解和重构得到各频段信号进行单频段叠加且能反应单个频段能量人小的信息量。小波包Shannon特征向量提取的步骤如F：(1)小波包分解和重构。(2-1)小波包分解算法如下：df*二工仏必小)式中d{——频带函数dk——小波包基ak、h
