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《機電工程》雜志，月刊( 詳細... )

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EHDE和WHO-SVM模型在齒輪箱故障診斷中的應用

作者：馬曉娜,周海超. 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：258 查看PDF文檔

EHDE和WHO-SVM模型在齒輪箱故障診斷中的應用*
馬曉娜1,周海超2

(1.鄭州信息工程職業(yè)學(xué)院 藝術(shù)與教育學(xué)院,河南 鄭州 450000;2.武漢科技大學(xué) 機械自動(dòng)化學(xué)院,湖北 武漢 430081)


摘要:針對現有齒輪箱故障診斷方法對數據長(cháng)度敏感的缺陷,提出了一種基于增強層次多樣性熵(EHDE)和野馬算法(WHO)優(yōu)化支持向量機(SVM)的齒輪箱故障診斷模型。首先,傳統熵值特征提取方法在特征提取階段對數據樣本的長(cháng)度比較敏感,為此提出了增強層次多樣性熵,并將其作為特征提取指標用于提取齒輪箱的故障特征;其次,采用WHO算法對SVM模型的參數進(jìn)行了優(yōu)化,建立了參數最優(yōu)的WHO-SVM分類(lèi)器;最后,將故障特征樣本輸入至WHO-SVM分類(lèi)器中進(jìn)行了訓練和識別,完成了樣本的故障識別;利用齒輪箱數據集分別從數據長(cháng)度敏感性、算法特征提取時(shí)間、模型診斷性能三種角度對EHDE、精細復合多尺度樣本熵、精細復合多尺度模糊熵、精細復合多尺度排列熵、精細復合多尺度散布熵、精細復合多尺度波動(dòng)散布熵進(jìn)行了對比研究。研究結果表明:EHDE方法對數據長(cháng)度的要求較低,在數據長(cháng)度為512時(shí)即可以取得99.1%的平均識別準確率,在診斷穩定性和診斷精度方面均優(yōu)于其他對比方法;在算法的泛化性實(shí)驗中,EHDE方法能夠以98%的準確率識別齒輪箱的不同故障類(lèi)型,具有明顯的泛化性和通用性。

關(guān)鍵詞:齒輪箱故障診斷;增強層次多樣性熵;野馬算法優(yōu)化支持向量機;數據長(cháng)度敏感性;算法特征提取時(shí)間;模型診斷性能

中圖分類(lèi)號:TH132.41文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0622-11


本文引用格式:

馬曉娜,周海超.EHDE和WHO-SVM模型在齒輪箱故障診斷中的應用［J］.機電工程,2024,41(4):622-632.

MA Xiaona, ZHOU Haichao. Application of EHDE and WHO-SVM model in gearbox fault diagnosis［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):622-632.




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