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基于小波分析-最小二乘支持向量机的转子碰摩故障诊断
摘要
转子碰摩故障是旋转机械中常见的故障之一，它会引起机械振动、噪音增加和设备损坏等问题。因此，对转子碰摩故障进行准确的诊断和监测具有重要意义。本文提出了一种基于小波分析和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的转子碰摩故障诊断方法，通过优化小波分析-变换域特征提取和LS-SVM模型参数训练，实现对转子碰摩故障的快速、准确诊断。
1.引言
转子碰摩故障是由于转子与固定部件之间的接触导致的故障。在服务期间，转子碰摩故障会导致机械振动的增加，噪音的增加甚至设备的损坏。因此，准确诊断和监测转子碰摩故障对于确保机械设备的安全运行至关重要。
2.小波分析
小波分析是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率的子信号。本文选择小波分析作为特征提取方法，基于小波变换域特征来诊断转子碰摩故障。
3.特征提取
根据转子碰摩故障的特点，选择适当的小波基函数，并对振动信号进行小波变换。通过计算小波变换系数的能量、均值和标准差等统计特征来描述转子碰摩故障的振动特征。同时，利用小波包分析提取更高阶的小波变换系数。
4.转子碰摩故障诊断方法
本文采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）作为转子碰摩故障的诊断模型。LS-SVM是一种非线性分类和回归方法，具有较好的泛化性能和鲁棒性。通过优化LS-SVM模型的参数，实现对转子碰摩故障的诊断。
5.实验验证
通过实验验证了提出的方法在转子碰摩故障诊断中的有效性。实验使用了真实的转子振动信号，并对比了本文提出的方法和其他常用方法的性能。
6.结果与讨论
实验结果表明，基于小波分析和LS-SVM的转子碰摩故障诊断方法可以有效地识别转子碰摩故障，并具有较好的准确性和鲁棒性。与传统方法相比，本方法具有更高的诊断准确率和故障检测能力。
7.总结
本文提出了一种基于小波分析和最小二乘支持向量机的转子碰摩故障诊断方法。实验结果表明，该方法在转子碰摩故障诊断中具有较好的性能和准确性。未来的研究可以进一步探索其他特征提取方法和机器学习算法来提高转子碰摩故障诊断的精确度和效率。