风电齿轮箱故障诊断的SVM参数优化

【摘要】：针对风电齿轮箱易出现齿轮断齿、点蚀、磨损等故障问题,提取风电齿轮箱非平稳非线性振动信号的提升小波包能量熵,利用支持向量机(SVM)进行故障诊断。为提高算法的分类精度,利用遗传算法对参数进行优化处理,试验结果表明,优化后获得的最佳参数能够提高SVM测试样本的预测精度。 【作者单位】： 三峡大学;
【关键词】： 风电齿轮箱 故障诊断 支持向量机 参数优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075234)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言风电齿轮箱振动信号具有非平稳非线性,且常受噪声干扰;同时其在线处理需满足快速处理要求,需要以少量样本数据进行故障诊断,因此,对其进行状态辨识非常困难。一些基于数据学习的方法在故障诊断研究中逐渐得到应用,其中以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器

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