基于特征选择支持向量机的柱塞泵智能诊断

简介

柱塞泵是工程机械的关键部件，其性能好坏将直接影响整个设备的正常工作。针对柱塞泵提出基于特征选择支持向量机的智能诊断方法。对采集的振动信号基于小波包分解提取能量特征，然后利用Fisher准则函数选择对智能诊断最有利的特征，利用支持向量机进行训练，并将每个二类支持向量机按二叉树的组织形式构成系统的诊断模型。以汽车起重机柱塞泵为研究对象，其6种故障形式，包括正常、轴承内圈故障、滚动体故障、柱塞故障、配流盘故障、斜盘故障，用于检验所提算法的诊断能力，并与传统的BP神经网络和最近的蚁群神经网络方法进行对比。诊断结果表明：所提出的算法优于另外两种方法，具有较好的诊断效果。