EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

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支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机在故障诊断中的应用研究故障诊断是一个广泛的领域，它在现代工业和科技发展中占据着重要的地位。

随着计算技术的进步，人们的故障诊断能力也得到显著的提高，同时，也出现了许多新的故障诊断方法和技术。

支持向量机（SVM）就是其中一个值得关注的方法。

SVM是一种基于统计学习理论的分类模型，它以较小的结构风险获得较小的经验风险为目标，对分类问题进行有效处理。

在故障诊断的应用中，SVM可以对大量的故障样本数据进行分析，找出隐藏在数据中的规律和特征，为诊断提供可靠的依据。

1. SVM在故障诊断中的优点在故障诊断中，SVM具有诸多优点。

最显著的优点是其能够高效地处理非线性、高维度以及高复杂度的问题。

同时，SVM具有较高的泛化能力，能够有效地对未知的故障样本进行分类和识别。

此外，SVM对于噪声数据和样本不平衡的情况也具有较强的容忍性。

值得一提的是，SVM还可以利用一些特殊的技术进行模型的优化和改进。

例如，通过使用核函数，可以将特征空间映射到高维度空间中，从而提高分类准确度。

此外，SVM还可以与其他算法结合使用，如基因算法、遗传算法和粒子群优化算法等，以进一步优化和提升分类性能。

2. SVM在故障诊断中的应用案例目前，SVM已经在许多不同领域的故障诊断中得到了应用。

以下列举了一些典型案例。

2.1 电力系统中的支持向量机故障诊断电力系统是一个复杂的系统，往往会因为电压异常、设备损坏或故障等原因导致停电，严重影响电力供应的可靠性和稳定性。

为了确保电力系统的正常运行，需要对其进行不断的监测和故障诊断。

在这个领域中，SVM可以利用一些先进的特征提取和分类技术，对电力系统数据进行分类和预测，从而实现故障诊断和预测的目的。

2.2 基于SVM的机械故障诊断机械设备的运行状态直接关系到工业生产的效率和质量。

当机器出现故障时，需要及时进行检测和诊断，以免造成更大的损失。

在这个领域中，SVM可以对机械故障数据进行特征提取和分类，从而实现精准的故障诊断和预测。

基于LMD-PE与SVM机床刀具磨损故障诊断

对此，国内外学者对刀具磨损故障进行了深入研究。ＡｎｔｏｉｎｅＴａｈａ等［６］运用小波分析来提取刀具磨损时域信号的故障特征，然后运用卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）对故障特征信号类型进行判别，结果表明ＣＮＮ可有效提高故障判别精度。ＹｏｎｇｊｉａｏＣｈｉ等［７］通过集合经验模态分解
ＳＶＭ）的机床刀具磨损故障诊断方法。首先对刀具磨损故障信号进行ＬＭＤ分解，再根据相关系数去除噪声信号以
及由于分解误差所带来的冗余信号后，选取合适的乘积分量（ＰｒｏｄｕｃｔＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＰＦ）进行信号重构，然后将重构后的
信号计算排列熵并通过标量量化处理后得到特征向量，最终将特征向量输入到已训练完成的支持向量机中来判别
ＦｅｎｇＳｈｅｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌｗｅａｒｓｉｇｎａｌｗｉｔｈｌａｒｇｅｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄａｌｉａｓｉｎｇａｎｄｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ａｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌｗｅａｒｆａｕｌｔｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＬＭＤ）ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ（ＰＥ）ａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｉｒｓｔｌｙｐｅｒｆｏｒｍｓｌｏｃａｌｍｅａｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｎｔｈｅｔｏｏｌｗｅａｒｓｉｇｎａｌ．Ａｆｔｅｒｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈｅｎｏｉｓｅｓｉｇｎａｌａｎｄｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｔｓｉｇｎａｌｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｐｒｏｄｕｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＰＦ）ｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｓｉｇｎａｌｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｖａｌｕｅｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｓｃａｌａｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｉｓｉｎｐｕｔｉｎｔｏｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｗｅａｒｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｔｏｏｌ．Ｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇｔｈｅｔｏｏｌｗｅａｒｆａｉｌｕｒｅｏｆｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌ．

基于EMD和SVM与AE传感器的刀具磨损识别

基于EMD和SVM与AE传感器的刀具磨损识别摘要与传统方法的对比，声发射（AE）传感器具有更好的刀具磨损识别性能因此，本文采用AE传感器来识别刀具磨损。

由于AE的多样性和时变性，采用经验模式分解（EMD）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）来分析AE信号。

EMD适用于分析非平稳信号，SVM具有良好的小样本分类能力。

根据这些特点，提出了一种基于EMD和SVM识别刀具磨损故障的方法。

通过EMD 提取不同条件下工具的特性，并通过SVM分类器识别刀具磨损。

实验结果表明，基于EMD和SVM的方法适用于识别刀具磨损，成功鉴定率为95％。

关键词：工具磨损；AE传感器；经验模式分解；支持向量机第一章介绍随着市场竞争的加剧，现代制造业应尽可能提高产量，同时降低成本。

现代制造的方向是实现自动化和无人操作。

但是，工具磨损由操作者以常规方法识别。

它是主观的，成为现代制造发展的瓶颈。

因此，广泛研究了刀具磨损的在线检测方法，常规方法包括电流，光纤和图像，可直接检测工具磨损。

但是这些方法没有由于存在切屑和热应力，实现了良好的效果[1,2]，切割力其中可以间接检测刀具磨损，由于进给速率变化和切割深度变化的微弱，没有取得良好的效果[3-6]。

声发射反映了心理材料内部晶格的变化。

因此它包含了关于刀具磨损的许多信息，并广泛应用于故障检测领域[7,8]。

但是由于AE信号的多样性和不可逆性，难以提取刀具磨损的特征。

AE信号特征提取的常规方法是小波包分解，从不同频率的功率提取特征带。

EMD可以基于局部特征自适应分解信号。

在分解过程中，可以自适应地创建基本功能。

然后分解后实现的内在模式函数（IMF）包括原始信号的局部特征，自适应实现多分辨率分析[11]。

因此，EMD用于提取刀具磨损的特征，SVM用于识别刀具磨损模式。

本文将结构如下：在第二章，我们将介绍EMD方法的定理; 在第三章我们将介绍SVM方法的定理; 在第四章中，我们将介绍我们的方法，解释每一步; 在第五章中，我们将展示如何应用此方法进行刀具磨损识别。

基于多类SVM与改进EMD的故障诊断

故障诊断。关键词：支持向量机；障诊断；验模式分解；征提取故经特中图分类号：Ｈ１５３Ｔ６．文献标识码：Ａ
ＦａｔＤｉｇｓｓＢａｅｏｕｌｉｃａｓＳｐｏｔＶｅｔｒＭａｈｎｅａｎｕｌａｎｏｉｓｄｎＭｔ－ｌｓｕｐｒｃｏｃｉｄ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｉｉｔｔｅｄｉａｖｎａｅｏｌｓｉｅｒｌｎｔｏｋｓｅｆｕｔｄｉｇｏｉｅｈｄｉｏｓｄｍｎｇａｈｓｄａｔｇｆｃａｓｃｎｕａｅｗｒ，ａｎｗａｌａｎｓｓｍｔｏｓｐｒｐｏｅ
ｓｇａｓｂｉｎｌｙＥＭｕｓｎｇｗｉｄｗｖｒｇ．ＴｈｅｈｅｆｎｔｏｓｗｈｉｈｂｌｎｏｄｆｅｅｔｆｅｕｎｃｎｓｒＤｉｎｏａｅａｅｎｔｏｓｕｃｉｎ，ｃｅｏｇｔｉｆｒｎｒｑｅｙｂａｄ，ａｅｒｇｒｄａｈｅｉｐｕｈｒｃｅｉｔｃｖｃｏｓｏｆＳｅａｄｅｓｔｎｔｃａａｔｒｓｉｅｔｒＶＭｆｒｆｕｌｃａｓｆｃｔｏｆｅａｉｇｗｉｈｅｔｒｏｍａ－ｏａｔｌｓｉａｉｎａｔｒｄｅｌｔｔｅｆａｕｅｎｒｌｉｎｈ
２１年第６００期
文章编号：０１—２６２０）６—０２１０２５（０１００９—０３
・制与检测・控
基于多类ＳＭ与改进ＥＶＭＤ的故障诊断

基于EMD近似熵和LSSVM的齿轮箱故障诊断研究

ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｎｏｎ — ｓｔａｉｏｔｎａｒｙｃｈｒａａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｇｅｒｂａｏｘｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａ１．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｗａｓｄｅ－ｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌＩＭＦｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｂｙＥＭＤ．ＡｎｄｔｈｅｎｔｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｅｎｔｒｏｐｉｅｓｏｆｈｅｔＩＭＦｓｗｅｒｅ
文章编号：１００１ —２２６５（２０１４）０３～０１１１— ０３
ＤＯＩ：１０．１３４６２／ｊ．ｃｎｋｉ．ｍｍｔａｍｔ．２０１４．０３．０２９
基于ＥＭＤ近似熵和ＬＳＳＶＭ的齿轮箱故障诊断研究术
第３期
２０１４年３月
组合机床与自动化加工技术
ＭｏｄｕｌａｒＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆ＡｕｔｏｍａｔｉｃＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ
ＮＯ．３Ｍａｒ．２０１４
统ＳＶＭ相比，ＬＳＳＶＭ的识别精度更高，验证了该方法的可行性。关键词：ＥＭＤ；近似熵；ＬＳＳＶＭ；故障诊断

基于svm和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法

基于svm和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法基于SVM（支持向量机）和EMD（经验模态分解）包络谱的滚动轴承故障诊断方法是一种常用的故障预测和诊断方法。

该方法结合了SVM和EMD的优点，可以有效地提高滚动轴承的诊断准确性和鲁棒性。

滚动轴承是机械设备中常见的关键元件之一，其正常运行对设备的可靠性和工作效率至关重要。

然而，由于工作条件的复杂性和机械磨损等因素，滚动轴承容易出现故障。

因此，开发一种可靠的滚动轴承故障诊断方法对于预防设备故障和提高设备可靠性具有重要意义。

SVM是一种基于统计学习理论的监督学习算法，可用于分类和回归问题。

其核心思想是构建一个能够将样本数据有效划分到不同类别的超平面。

在滚动轴承故障诊断中，可以使用SVM对不同工作状态下采集的特征数据进行分类，进而判断轴承是否存在故障。

然而，传统的SVM方法存在以下问题：一是难以处理高维特征数据，滚动轴承故障诊断常常涉及到大量的振动数据；二是难以处理非线性特征数据，滚动轴承的振动信号一般具有非线性特征。

为了克服这些问题，可以引入EMD包络谱分析方法。

EMD是一种基于信号的同态分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解成一组称为固有模态函数（IMF）的分量。

EMD分解可以提取出滚动轴承振动信号中的故障特征，并将其转化为能量谱。

然后，可以对能量谱进行特征提取，得到一组能够反映滚动轴承状态的特征向量。

在基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法中，首先对滚动轴承振动信号进行EMD包络谱分析，得到能量谱。

然后，从能量谱中提取特征向量。

特征向量可以包括幅值特征、频率特征、谱形特征等。

接下来，将提取的特征向量输入至SVM分类器中，对滚动轴承的故障状态进行分类。

最后，根据分类结果，可以判断轴承是否存在故障，并进行后续的维护和修复工作。

该方法的优点是能够有效地处理高维和非线性特征数据，提高了滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。

同时，EMD包络谱分析方法具有较好的时频分辨能力，能够准确地提取出滚动轴承振动信号中的故障特征。

改进的SVM算法及其在故障诊断中的应用研究

文章编号:1671-637 (2006)06 0097 04改进的SVM算法及其在故障诊断中的应用研究张金泽, 单甘霖(军械工程学院光学与电子工程系,石家庄 050003)摘要: 介绍了支持向量机用于解决模式分类问题的基本原理,在对传统的多分类方法OVO(one-versus-one)深入分析的基础上,针对其存在的不可分类区问题,提出了一种改进的模式分类方法KSVM(KNN-SVM),将k-近邻方法嵌入到SVM算法中解决不可分类区问题,进一步提高了分类准确率。

应用KSVM分类方法进行模拟电路的故障诊断,实验结果验证了该方法的有效性和实用性。

关键词: 支持向量机(SVM); 多类分类方法; k-近邻法; 故障诊断中图分类号: V271.4; TP181 文献标识码: AImproved SVM algorithm and itsapplication in fault diagnosisZHANG Jin-ze, SHAN Gan-lin(Department o f Optics an d Electronics En gineering,Ordnance Engineering Colle ge,Shijiazhuang050003,china)Abstract: The ba sic principle of Support Vector Machines used in Pattern Classifica tion is simply introduced.The traditional one-versus-one(OVO)method for multi-class classification is analyzed.T o overcome the un classifiable re gion proble m existed inherently in one-versus-one me thod,an improve d me thod of KSVM(KNN-SVM)is presented for multi-class SVMs,in which K-Nearest Neighbor(KNN)is embedded in SVM algorithm for solving the unclassifiable region problem,the classification accurac y is improved further.The application of KSVM in analog circuit fault diagnosis proved the validity a nd practica bility of the ne w me thod.Key Words: support vector machines(SVM); multi-class classification; k-Nearest Neighbor;fault diagnosis0 引言支持向量机最初是针对两类分类问题提出的,怎样将其有效地推广到多分类问题中去成为当前广泛研究的焦点之一。

EEMD方法在刀具磨损状态识别的应用

２ＳｈｏｏｅｈｎｃｌＥｅｔｃｌｎｉｅｒｇｈｎａｇＡｒｓａｅＵｉｅｓｙＳｅｙｎ１１６Ｃｉａ．ｃｏｌｆｃａｉａ＆ｌｒａＥｇｎｅｉ，Ｓｅｙｎｅｏｐｃｎｖｒｉ，ｈｎａｇ１０３，ｈｎ）Ｍｃｉｎｔ
ＡｓａｔｎｅｂｅｅｐｒａｍｏｅｄｃｍｏｉｏＥＭＤ）ｉｐｅｅｔｏａｅｉｅｔｅｍｏｅｍｘｇｐｏｌｂｔｃ：Ｅｓｍｌｍｉｃｌｄｅｏｐｓｉｎ（Ｅｒｉｔｓｒｓｎｄｔｌｖａｈｄｉｉｒｂｅｅｌｔｎｍ
ｏｃｒｉｇｉｃｕｒｎｎＥＭＤ．ｅｔｒｎｏｍａｉｎｏｉｎｌｓｒｖａｅｒｃｕａｅｙｔａｔＭＤ，ｔｅｐｆＥＭＤ．ＦａｕｅｉｆｒｔｆｇａｅｅｄｍｏｅａｃｒｔｌｈｎｗｉＥｏｓｉｌｈｗｉｈｌｓｏｈＥＡｃｏｄｎｏｕｓａｌ —ｔｔｎｏ－ｎａｈｒｃｅｓｉｓｏｃｕｔｍｉｓｎｓｇａｓａｐｌｄｍｅｈｄｆｒｔｏｃｒｉｇｔｎｔｂｅｓｅａｄｎｎｌｅｒｃａａｔｒｔｆｏｓｉｅｓｉｉｎ，ｎａｐｉｔｏｏｏｌａｉｉｃａｃｏｌｅｗａｔｔｉｅｔｉａｉｎｂｓｄｏＭＤｉｐｅｅｔｄＴｅＩｏｏｅｔｗｉｏｍｏｅｍｉｉｇｃｎｂｂａｎｄｅｒｓａｅｄｎｉｃｔａｅｎＥＥｆｏｓｒｓｎｅ．ｈＭＦｃｍｐｎｎｓｔｎｄｘｎａｅｏｔｉｅｈｗｔＥｉＥＭＤ．ＴｅｓｎｉｖｔｖｌａｉｎａｇｒｈｅｔａｔｅｓｉｅＭＦｆｍｌｈＭＦｈｅｎｒｙｏｈｈｈｅｓｔｉｅａｕｔｏｉｍｘｒｃｓｓｎｉｖＩｒｉｙｏｌｔｔｏａｔｅＩ．Ｔｅｅｇｆｔｅｌ

基于emd近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法

基于emd近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法近年来，随着工业自动化程度的不断提高，各种机械设备的使用越来越广泛，但是机械故障的发生也越来越频繁。

因此，对机械设备进行及时有效的故障诊断就显得尤为重要。

故障诊断方法的研究一直是机械工程领域的热点问题之一。

本文将介绍一种基于emd近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法。

一、emd近似熵特征提取emd近似熵是一种新型的信号分析方法，它可以有效地提取信号的非线性特征。

emd近似熵的基本思想是将原始信号分解成若干个本征模函数（IMF），然后对每个IMF进行emd近似熵计算，最终得到整个信号的emd近似熵。

在本文中，我们采用emd近似熵特征提取方法对机械故障信号进行处理。

具体步骤如下：1. 将原始信号分解成若干个IMF。

2. 对每个IMF进行emd近似熵计算，得到emd近似熵谱。

3. 将emd近似熵谱作为特征向量，用于故障诊断。

二、支持向量机支持向量机（SVM）是一种常用的分类器，它可以有效地处理高维数据和非线性问题。

SVM的基本思想是将数据映射到高维空间中，然后在该空间中找到最优的超平面，将不同类别的数据分开。

在本文中，我们采用SVM对机械故障信号进行分类。

具体步骤如下：1. 将emd近似熵谱作为特征向量，构建训练集和测试集。

2. 选择合适的SVM核函数和参数，训练SVM模型。

3. 对测试集进行预测，得到故障诊断结果。

三、实验结果为了验证本文提出的故障诊断方法的有效性，我们在一个实验平台上进行了实验。

该平台由一个带有故障的轴承和一个加速度传感器组成，采集了轴承在不同故障状态下的振动信号。

我们将采集到的信号分别进行emd近似熵特征提取和SVM分类，得到了如下结果：1. 在滚珠故障状态下，本文方法的准确率为96.7%。

2. 在内圈故障状态下，本文方法的准确率为93.3%。

3. 在外圈故障状态下，本文方法的准确率为90.0%。

以上结果表明，本文提出的故障诊断方法具有较高的准确率和可靠性，可以有效地应用于机械故障诊断领域。

基于svm和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法

基于svm和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法
基于SVM（支持向量机）和EMD（经验模态分解）包络谱的滚动轴承
故障诊断方法是一种用于预测滚动轴承可能存在的故障的方法。

此方法结
合了两种技术的优势，提高了故障诊断的准确性和可靠性。

滚动轴承是机械设备中常见的关键部件之一，其故障可能会导致设备
停机和工作效率下降。

因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障是非常关键的。

传统的故障诊断方法存在一些限制，如特征提取比较困难、易受噪声
干扰等。

而基于SVM和EMD包络谱的方法则能够有效解决这些问题。

首先，该方法使用EMD将滚动轴承信号分解成一系列的本征模态函数（IMF），通过提取IMF中的包络谱特征来描述滚动轴承的振动特性。

包
络谱是滚动轴承中故障特征的重要表现形式，可以反映故障频率和振幅。

因此，通过分析包络谱特征，可以准确地识别滚动轴承的故障。

这种基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法具有几个优点。

首先，EMD可以将滚动轴承信号进行有效的分解，提取出包络谱特征，从
而实现滚动轴承的故障诊断。

其次，SVM是一种强大的分类方法，具有很
好的泛化能力和鲁棒性，可以准确地对滚动轴承进行故障分类。

最后，该
方法可以在噪声干扰下实现准确的故障诊断，提高了滚动轴承故障诊断的
可靠性。

总之，基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法是一种有效的
预测滚动轴承故障的方法。

通过结合SVM和EMD的优势，该方法可以提高
故障诊断的准确性和可靠性，为滚动轴承的维修和保养提供了有效的参考。

支持向量机在工业故障诊断中的应用

支持向量机在工业故障诊断中的应用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在工业故障诊断中的应用越来越受到关注。

本文将探讨SVM在工业故障诊断中的应用，并介绍其原理、优势和限制。

一、SVM的原理SVM是一种监督学习算法，其基本原理是通过找到一个最优超平面来将不同类别的样本分开。

这个最优超平面使得两个不同类别的样本点到超平面的距离最大化，从而实现分类。

SVM的核心思想是通过将低维空间中的样本映射到高维空间，将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。

二、SVM在工业故障诊断中的应用1. 特征提取在工业故障诊断中，提取有效的特征是十分关键的一步。

SVM可以通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的特征变得线性可分。

这样一来，我们可以更好地区分不同类别的故障样本，提高故障诊断的准确性。

2. 故障分类SVM在工业故障诊断中可以用于进行故障分类。

通过训练样本集，SVM可以学习到一个最优的分类超平面，然后将新的故障样本映射到该超平面，从而实现对故障的分类。

相比于其他分类算法，SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以有效地应对不同类型的故障。

3. 故障预测除了故障分类，SVM还可以用于故障预测。

通过对历史故障数据的训练和学习，SVM可以建立一个预测模型，用于预测未来可能出现的故障。

这对于工业生产中的故障预防和维护具有重要意义，可以大大减少故障带来的生产损失。

三、SVM的优势1. 高维空间映射：SVM通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的问题变得线性可分，提高了分类的准确性。

2. 泛化能力强：SVM在处理小样本和非线性问题时表现出较好的泛化能力，可以有效地应对不同类型的故障。

3. 可解释性强：SVM可以通过支持向量的分析，找出对分类决策起关键作用的样本点，从而帮助工程师理解故障的原因和机理。

四、SVM的限制1. 计算复杂度高：SVM在处理大规模数据集时，需要耗费大量的计算资源和时间。

基于EMD模糊熵和SVM的转子系统故障诊断

ｄａｏｉｉｇｓｓｎ
ＦｕｔａｎｓｓｏｔｒＳｓｅｓｄｏＤ－ｕｚａｌＤｉｇｏｉｆＲｏｏｙｔｍＢａｅｎＥＭｆｚｙＥｔｏｙａｄＳｎｒｐｎＶＭ
ＷＡＮＧＬｅ，ＪｏｙｉＩＧｕ－ｉ
（ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆｅｈｎｃｎｎｒｌｆｅｈｎｃｌｔｕｔｒｓｔｔｙＬａｏａｏｙｏｃａｉｓａｄＣｏｔｏｃａｉａｒｃｕｅ，ＭｏＭＳ
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ｆｎｔｏＭＤｓｐｅｅｔｄｂｓｄｏｎｒｙｃｎｅｖｔｎｌｗ．ｅｓｔｅｆｃｈｔＦｚｙＥｎｏｙｃｎｅｐｅｓｔｅｕｃｉｎｉＥｎｗａｒｓｎｅａｅｎｅｅｇｏｓｒａｉａＴｈｎａａｔｔａｕｚｔｐａｘｒｓｈｏｈｒ
ＮａｊｇＵｉｅｓｙｏＡｅｏａｔｓｎＡｓｏａｔｓＮａｊｇ２０１，ｈｎｎｉｎｖｒｉｆｒｎｕｉｄｔｎｕｉ，ｎｉ１０６Ｃｉａ）ｎｔｃａｒｃｎ
ＡｂｔｃＡｏｒｈｎｉｅｆｌｄａｎｓｔｏｏｉｉｇＥｉｃｌｄｅｏｐｓｉｎ（ＭＤｓａｔ：ｃｍｐｅｅｓａｔｉｏｉｍｅｄｃｍｂｎｎｍｐｒａＭｏｅＤｃｍｏｉｏＥ）ｗｉｕｚｒｖｕｇｓｈｉｔｔＦｚｙｈＥｔｐｎｕｐｒＶｃｏｃｉｅ（ＶｆｒｏｏｓｍｓｒｐｓｄＦｒｔ，ｈａｌｓａｏｅｏｒｙｔｗａｎｏｙａｄＳｐｏｔｅｔｒｒＭａｈｎＳＭ）ｏｔｒｙｔｗａｏｏｅ．ｉｌｔｅｆｔｉｌｆｔｓｍｓｒｓｅｐｓｙｕｇｔｒｏｓｅｎｈ

基于EMD与SVM的柴油机故障诊断

基于EMD与SVM的柴油机故障诊断
陆金铭;王醇涛;马捷
【期刊名称】《内燃机》
【年(卷),期】2009(000)003
【摘要】对柴油机气阀间隙变化、断油等故障情况下的缸盖振动信号进行了测试分析.采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断.
【总页数】4页(P24-26,29)
【作者】陆金铭;王醇涛;马捷
【作者单位】上海交通大学,船舶与海洋工程学院,上海,20030;江苏科技大学,机械与动力工程学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,机械与动力工程学院,江苏,镇江,212003;上海交通大学,船舶与海洋工程学院,上海,20030
【正文语种】中文
【中图分类】TK413
【相关文献】
1.基于EMD和SVM的柴油机故障诊断研究 [J], 高为群
2.基于EMD和SVM的农用柴油机故障诊断研究 [J], 吕建新;吴虎胜;王茂生;吴庐
山
3.基于EMD和SVM的柴油机气阀机构故障诊断 [J], 吴虎胜;吕建新;吴庐山;王茂生
4.基于EEMD和LSSVM的船用柴油机故障诊断 [J], 熊小龙;童明成;冯洲鹏
5.基于EMD-SVD和SVM的柴油机气门故障诊断 [J], 曾荣;曾锐利;丁雷
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基于多类SVM与改进EMD的故障诊断

基于多类SVM与改进EMD的故障诊断
饶俊;王太勇
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】鉴于传统方法在智能故障诊断中存在着一些不足,提出了一种基于多类支持向量机(SVM)和改进的经验模式分解(EMD)的故障检测与诊断办法.首先通过采用窗口平均法的EMD将原始信号自适应分解到分布在不同频带的基本模式分量(IMF),再用特征归一化处理进行特征提取,然后输入多类SVM分类器进行分类,从而对设备的当前状况作出判断.经过实验证明,本方法可以有效地对轴承设备进行故障诊断.
【总页数】4页(P29-31,36)
【作者】饶俊;王太勇
【作者单位】天津大学,天津市先进制造技术与装备重点实验室,天津,300072;天津财经大学,天津,300222;天津大学,天津市先进制造技术与装备重点实验室,天
津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TH165.3
【相关文献】
1.基于FIR-EMD和改进SVM的铁路轴承故障诊断 [J], 贺志晶;王兴;李凯;齐向东;徐殊宁;李冉
2.基于改进的EEMD方法与GA-SVM的液压系统泄漏故障诊断 [J], 陈灏;张梅军;黄杰;柴凯
3.基于改进EMD和LSSVM的机械故障诊断 [J], 肖志勇;杨小玲;刘爱伦
4.基于CEEMDAN-SVM的高铁轴承故障诊断研究 [J], 杨帅;郝如江
5.基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断 [J], 张韦;张永;骈晓琴;苏赫;蔺相东
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基于EMD和SVM技术风电齿轮箱早期故障诊断研究的开题报告

基于EMD和SVM技术风电齿轮箱早期故障诊断研究的开题报告一、研究背景及意义随着全球经济的快速发展，对能源的需求不断增长，其中风力发电在减少化石能源排放和可持续发展方面扮演重要角色。

然而，风电场中的风力机器人是易受到机械和环境影响的机械设备之一，特别是齿轮箱，其对风力机器人性能的影响非常重要。

因此，提高风电场齿轮箱的故障诊断准确性，确定齿轮箱故障的发生和类型，以及早期有效的预警是风电场运行高效的关键所在。

使用机器学习方法识别机械故障已经成为大数据时代中的重要研究领域，并且在这个领域发展得很快。

其中，基于振动信号的机械故障诊断方法成为机器学习与地震学等领域的交叉点，成为诊断机械故障的重要手段。

在振动信号处理过程中，EMD提供了一种有效的振动信号解析方法，SVM则用于处理所得到的特征向量中的分类问题。

因此，基于EMD和SVM的齿轮箱早期故障诊断方法应运而生。

二、研究内容及方法1.研究内容本研究旨在提出一种基于EMD和SVM技术的风电齿轮箱早期故障诊断方法，以提高风电场齿轮箱故障预警的准确性。

研究工作包括两个方面：（1）开发一种综合EMD和SVM技术的故障诊断模型，包括振动信号处理、特征提取、特征融合和SVM分类器构建等方面。

（2）在真实风电场齿轮箱故障数据集上进行实验验证，以评估所提方法的准确性和性能。

2.研究方法（1）EMD分解EMD将非平稳振动信号分解成不同尺度的固有模态函数（IMF），最后的残差可以作为高频噪声。

因此，可以从IMF中提取有关齿轮箱故障的特征。

（2）特征提取从EMD分解的不同IMF中提取能量、方差、峭度、能量比、波形因子等特征。

可以应用小波包分解进行特征融合。

（3）SVM分类器使用SVM分类器将提取的特征向量映射到高维空间，以实现分类问题。

选择核函数对数据进行核变换，以便将训练样本和测试集投影到高维空间。

（4）实验验证在真实风电场齿轮箱故障数据集上进行实验验证，以评估所提方法的准确性和性能。

基于EEMD-SVM 的刀具磨损状态研究

中国测试CHINA MEASUREMENT &TESTVol.42No.1January ，2016第42卷第1期2016年1月基于EEMD-SVM 的刀具磨损状态研究江雁,傅攀,李晓晖（西南交通大学机械工程学院，四川成都610031）摘要:针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的算法,实现对刀具磨损多状态的识别。

首先对振动信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,然后计算得到三向切削力信号的均值和各本征模态函数分量的能量百分比值作为磨损状态分类特征,最后运用支持向量机和Elman 神经网络对刀具在不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别。

实验结果证明该方法能很好地实现对刀具磨损状态的识别,与Elman 神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率,更适合小样本情况下刀具磨损状态的分类识别。

关键词:刀具磨损状态识别;集合经验模态分解;支持向量机;多传感器文献标志码:A文章编号:1674-5124(2016)01-0087-05Study of tool wear based on EEMD-SVMJIANG Yan ，FU Pan ，LI Xiaohui（School of Mechanical Engineering ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 610031，China ）Abstract:To make the signals steady in cutting-tool wear monitoring and prevent neural networks from easily falling into local minimum values during small sample modeling ，we have proposed a new method to identify cutting -tool wear conditions based on multi -sensor signals ，ensemble empirical mode decomposition （EEMD ）and support vector machine （SVM ）.First ，collected vibration signals are decomposed into a number of stationary intrinsic mode functions and further into the sum of multiple intrinsic mode functions.Second ，these functions are used to calculate the mean value of three -direction cutting force signals and the energy percentage of each intrinsic mode function component and the calculation results were taken as the classification features of wear conditions.Next ，the characteristic samples under different wear extents were trained and identified by SVM and Elman Neural Network.The experiment shows that this method can be used to determine the wear conditions of cutting tools and the SVM has a higher identification rate and more suitable for classified identification of cutting-tool wear conditions for small samples.Keywords:tool wear condition identification ；ensemble empirical mode decomposition ；support vector machine ；multi-sensor收稿日期:2015-07-13;收到修改稿日期:2015-09-13作者简介:江雁(1990-),女,江苏常州市人,硕士研究生,专业方向为智能化状态监测与故障诊断。

基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法

基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法
冯志刚;王祁;信太克规
【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》
【年(卷),期】2009(041)005
【摘要】为了解决自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型.通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中.
【总页数】5页(P59-63)
【作者】冯志刚;王祁;信太克规
【作者单位】哈尔滨工业大学,自动化测试与控制系,哈尔滨,150001;沈阳航空工业学院自动化学院,沈阳,110136;哈尔滨工业大学,自动化测试与控制系,哈尔
滨,150001;哈尔滨工业大学,自动化测试与控制系,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TH133;TP183
【相关文献】
1.基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断 [J], 丁国君;王立德;申萍;杨鹏
2.基于EMD和SVMs的原油价格预测方法 [J], 杨云飞;鲍玉昆;胡忠义;张瑞
3.基于 EEMD 样本熵和 SRC 的自确认气体传感器故障诊断方法 [J], 陈寅生;姜守达;刘晓东;杨京礼;王祁
4.基于PCA与SVM的振动传感器故障诊断方法 [J], 李翼飞; 吴春平; 涂煊
5.基于DBN和EEMD方法的精轧测温传感器故障诊断与分类 [J], 李太全;孟红记;胡振伟
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