基于多重分形和PSO-SVM的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳性,提出一种多重分形和粒子群优化的支持向量机（PSO-SVM）相结合的故障诊断方法。首先采用短时分维作为模糊控制参数的分形滤波器对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行滤波降噪;其次引入多重分形谱算法对滤波后信号进行分析,发现多重分形特征量Δa（q）、f（a（q））max、盒子维数Db能很好地反映齿轮箱工作状态;最后对支持向量机（SVM）的参数利用粒子群优化（PSO）算法进行优化,并将多重分形特征量分别作为SVM和PSOSVM的输入参数以识别齿轮箱故障。结果表明,基于粒子群优化的支持向量机可以提高分类正确率。同时证明了基于多重分形和PSO-SVM在齿轮箱故障诊断中的有效性

基于MRSVD能量特征和KFCM的齿轮箱复合故障诊断

针对齿轮箱复合故障信号成分复杂和故障特征难以识别的问题，提出基于多分辨奇异值分解（MRSVD）能量特征和模糊核聚类（KFCM）的齿轮箱复合故障诊断方法。首先，采集齿轮箱不同工况下的振动信号，通过进行MRSVD分解得到1个相似信号和5个细节信号；然后，提取6个分量信号的能量特征并进行归一化处理，得其能量相对值；最后，使用KFCM进行故障诊断。实验结果表明，MRSVD能量特征提取方法可有效提取齿轮箱复合故障特征，且KFCM可准确诊断齿轮箱复合故障