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Matlab【故障诊断】基于支持向量机SVM实现滚动轴承故障状态识别附代码

2024-07-10 19:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

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🔥 内容介绍

滚动轴承是机械设备中不可或缺的部件,其运行状态直接影响着设备的可靠性和安全性。滚动轴承故障通常发生在早期阶段,难以通过肉眼观察或传统方法进行诊断。为了提高设备可靠性,降低维修成本,及时识别滚动轴承故障状态至关重要。支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法,在非线性分类问题中表现出色,尤其适用于小样本、高维数据分析,因此被广泛应用于故障诊断领域。本文将详细阐述基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法,并探讨其优缺点以及应用场景。

1. 滚动轴承故障概述

滚动轴承常见的故障类型包括:

疲劳剥落: 轴承滚道或滚动体表面出现微小裂纹,随着运行时间的增加,裂纹扩展,最终导致剥落。

点蚀: 轴承表面因润滑不良或过载而出现局部凹陷。

滚珠/滚柱磨损: 轴承滚珠或滚柱因摩擦而产生磨损,导致尺寸减小,影响滚动精度。

轴承内圈/外圈磨损: 轴承内圈或外圈因摩擦而产生磨损,导致尺寸变化,影响轴承运转精度。

轴承间隙过大: 轴承因使用时间过长或过度负荷而造成间隙过大,导致滚动体松动,影响运转精度。

这些故障会导致轴承发出异常声音,振动加剧,甚至导致设备停机,造成巨大的经济损失。因此,及时识别滚动轴承故障状态,采取预防措施,对于提高设备可靠性、降低维修成本至关重要。

2. 支持向量机SVM算法概述

支持向量机(SVM)是一种二元分类器,通过在特征空间中找到最大间隔超平面来实现分类。其基本思想是在样本空间中找到一个能够将不同类别样本点分开的超平面,并且该超平面到所有样本点的距离最大。

SVM算法主要包含以下步骤:

数据预处理: 对原始数据进行特征提取、降维、归一化等处理,以提高算法的效率和准确性。

核函数选择: 根据数据特征选择合适的核函数,将低维线性不可分的数据映射到高维空间,使其线性可分。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。

优化参数: 通过交叉验证等方法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数参数,以获得最佳的分类效果。

分类预测: 利用训练好的SVM模型对新的样本数据进行分类预测,判断其所属类别。

3. 基于SVM的滚动轴承故障状态识别

将SVM算法应用于滚动轴承故障状态识别,主要步骤如下:

数据采集: 使用传感器采集滚动轴承的振动信号、温度信号等特征信息。

数据预处理: 对采集到的数据进行降噪、滤波、特征提取等处理,以去除噪声和冗余信息,提取出对故障诊断有效的特征。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征、小波特征等。

特征选择: 根据实际情况选择对故障状态敏感的特征,例如振动信号的均值、方差、峰峰值、峭度、频谱特征等。

SVM模型训练: 利用预处理后的特征数据训练SVM模型,将不同的故障状态作为不同的类别。

故障状态识别: 利用训练好的SVM模型对新的样本数据进行分类预测,判断滚动轴承的故障状态。

4. SVM在滚动轴承故障诊断中的应用场景

基于SVM的滚动轴承故障诊断方法具有以下优点:

高识别精度: SVM算法具有较高的分类精度,尤其适用于小样本、高维数据分析,能够有效地识别滚动轴承的故障状态。

抗噪性强: SVM算法对噪声具有较强的鲁棒性,能够在噪声环境中有效地识别故障状态。

泛化能力强: SVM算法具有较强的泛化能力,能够在不同的运行条件下保持较高的识别精度。

因此,基于SVM的滚动轴承故障诊断方法可以广泛应用于以下场景:

早期故障诊断: SVM算法能够有效地识别早期故障,为设备维护提供预警,避免故障扩大造成严重损失。

在线监测: SVM算法可以集成到在线监测系统中,实时监测滚动轴承的运行状态,及时发现故障并采取措施。

故障类型识别: SVM算法可以识别不同的故障类型,为故障诊断提供更准确的信息。

5. 总结

本文阐述了基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法,分析了其优缺点以及应用场景。SVM算法作为一种高效、准确的机器学习方法,在滚动轴承故障诊断领域具有广泛的应用前景。未来,随着数据采集技术和机器学习算法的不断发展,基于SVM的滚动轴承故障诊断技术将会得到进一步的完善和应用,为提高设备可靠性、降低维修成本做出更大的贡献。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李琛.基于奇异谱分解的振动故障诊断方法研究[D].华北电力大学(保定)[2024-07-07].

[2] 张晓平.基于支持向量机的多类分类算法研究及在滚动轴承故障识别中的应用[D].太原理工大学,2007.DOI:10.7666/d.y1202816.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经网络分类 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 2.16 时序、回归预测和分类 2.17 时序、回归预测预测和分类 2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类 方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 🌈图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 🌈 路径规划方面 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 🌈 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 🌈 通信方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信 🌈 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测 🌈电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化 🌈 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 🌈 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别



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