基于图论和直推式支持矢量机的齿轮早期故障诊断.pdfVIP

学兔兔 第 46卷第 23期 机 械 工 程 学 报 VO1．46 NO．23 2010年 12月 JOURNALOF MECHANICAL ENGINEERING D ec． 20O l DoI：lO．3901／JM E．2010．23．082 基于 图论和直推式支持 矢量机 的齿轮早期 故 障诊 断木 李巍华 2 刘 雯 (1．华南理工大学机械与汽车工程学院 广州 510640； 2．广东省汽 车工程重 点 实验室 广州 510640) 摘 要 ：针对机 械故 障诊 断 中缺乏大 量故 障样 本进 行训练 的问题 ，提 出基 于图论 和直 推式 支持矢 量机 and (Graphtheory transductive support vector machine，GTSVM)的故障诊断方法 vector support transductive 。通过建立数据矩 阵的完全 图，定义一种基于密度敏感 的距离描 述 图中各个节点即样本之间的相异性 ，有效地利用数据空间结构信 息，并以 Iris数据进行仿真分析 。对齿轮箱在三种运行模 式(正常、齿面轻微剥落 、齿面严重剥落)下的振动信号进 行分析 ，提取 11个时域特征指标，用主元分析对 11个特 征进行选 择 ，采用 图论方法对选择后 的特征数据进行处理，然后用梯度下 降法训练直推式支持矢量机 ，实现 故障检测和分类 。将GTSVM 法与支持矢量机法 、直推式支持矢量机法进行对比，结果表 明，GTSVM法 的分类正确率最 高。此外 ，经过主元方法进行特 征选择后，故 障检测性能也得到较大提高 ，表明该方法 能应用于齿轮早期故障诊 断。 关键词：图论 直推式支持矢量机 特征选择 故障诊断 齿轮 中图分类号：TP206．3 TH13 GearIncipient Faul