基于奇异值分解和支持向量机的转子故障诊断.pdf

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1、第4期(总第185期)机械工程与自动化NO．42014年O8月MECHANICALENGINEERING＆AUT0MAT10NAug．文章编号：1672—6413(2014)04—0120—03基于奇异值分解和支持向量机的转子故障诊断来柴凯，张梅军，黄杰，陈灏(解放军理／-大学野战工程学院，江苏南京210007)摘要：为了准确识别转子不平衡、不对中、碰摩和油膜涡动等故障，利用小波分析对转子故障信号进行4层分解，将频率由高到低的5个分支信号作为奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)矩阵的行向量，经奇异值分解后得到信号的故障特征值。通过支持向

2、量机(SupportVectorMachine，SVM)在选择不同的核函数和结构参数下比较其对转子故障诊断结果的影响。结果表明在选择最优SVM模型和参数的基础上，对SVD获得的故障特征值进行诊断，得出了准确的诊断结果。关键词：奇异值分解；支持向量机；故障诊断中图分类号：TP277文献标识码：A0引言1基于SVD和SVM的转子故障诊断实验平台随着科技的飞速发展，现代机械对旋转机构的效研究采用的转子实验平台示意图及测点布置如图率、性能、转速和安全可靠性等多个方面提出越来越高1所示。的要求。当转子发生不对中、碰摩和油膜涡动、质量不平衡等故障时，往往会导致整个机器的故障，轻则机器停

3、止运转，造成经济损失，重则对人民生命安全造成严重威胁¨1]。目前针对转子故障诊断的研究方法分三类：基于知识的方法、基于解析模型的方法和基于信号图1转子实验平台示意图与测点布置处理的方法。人工智能、专家系统、人工神经网络和支2振动信号的小波分解持向量机等智能诊断也推动了转子故障诊断技术向自故障特征的数目是由小波分解的层数来确定的，动化、智能化方向发展]。奇异值分解(SVD)是线性本次模拟正常以及不平衡、不对中、碰摩和油膜涡动4代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵种故障。图2为奇异值分解滤波后的转子不对中信号酉对角化的推广，目前在滤波器设计、信号消噪、特征时域图，图3

4、为转子不对中信号的4层小波分解图，提取和弱信号分离、小波和小波包变换后续处理中得a4，d4，d3，d2，d1分别代表原始信号中从低频到高频到了有效地应用]。而利用支持向量机(SVM)对转各个阶段的分支信号，作为奇异值分解矩阵的各个行子故障进行诊断，不仅能解决传统诊断对操作人员专向量。经过奇异值分解后得到5个奇异值，分别赋给业知识要求高的问题，而且相比其他智能诊断方法，它A，A，A。，A，A，成为原始信号中每个频率范围故在解决小样本、非线性和高维模式识别中具有独到的障信息的代表值。优势。本文通过小波分解获得不同故障下的分支信3振动信号的奇异值分解号，利用奇异值分解得到转子的故

5、障特征值，研究支持本次实验中，支持向量机训练样本数为100个，每向量机在不同核函数和参数时对转子不平衡、不对中、个信号经过小波分解后得到5个奇异值S，sz，s。，碰摩和油膜涡动等故障进行有效识别的方法。s，s，故共有100×5个需提取的奇异值。每种故障*÷国家自然科学基金资助项目(51175511)收稿日期：2013—11—04；修回日期：2014—02—04作者简介：柴凯(1989一)，男，湖南益阳人，在读硕士研究生，研究方向：军用机械状态监测与故障诊断。2014年第4期柴凯，等：基于奇异值分解和支持向量机的转子故障诊断·121·的4个模拟实验信号奇异值见表1。由表1可知

6、每个碰摩样本误判为正常，测试精度为90(45／5o)，训练故障类别的奇异值有独特的特征，这正是奇异值分解和预测所用时间为2．5lO580s。技术能用于提取故障诊断特征值的关键。由于电涡流表1各种故障类别的奇异值传感器所测位置不同，每种故障的4个特征值中，第1类别S1S2S3SdS51130．701044．14470．74180．6865．53和第3行的特征值相似，第2和第4行相似。其中单1629．061408．22733．73275．OO1oo．20正常1145数行是轴向数据，偶数行是径向数据。各种故障类型．481145．48488．28184．3767．621645．32

7、1417．23729．06275．4399．49中，轴向振动没有径向振动强烈。884．23528．69237．5991．9233．8O1297．871187．84559．8O207．1274．63不平衡891．21507．11232．3983．5334．911291．O6122O．O6574．20213．5378．08983．23646．64300．65121．4445．872240．251982．32945．68418．8O150．77j型不对中譬987．63669．66305．34124．0144．512333