关于小波包和遗传算法和支持向量机液压泵故障诊断.pdf

第 12期 组 合机 床 与 自动化加工 技术 No．12 2014年 12月 ModularMachineTool＆ AutomaticM anufacturingTechnique Dec．2014 文章编号：1001-2265(2014)12-0115—04 DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2014．12．031 基于小波包与遗传算法和支持向量机的 液压泵故障诊断 曹 斌 ，敖银辉 ，汪宝生 (广东工业大学 机电工程学院，广州 510006) 摘要：针对液压泵振动信号信噪比低、非线性及小样本等特点，提 出了一种基于小波包(Wavelet Packet，WP)分解、遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)和支持向量机 (SuppoaVectorMachine，SVM)的 液压泵故障诊断模型，即WP-GA—SVM模型。首先对液压泵振动信号进行小波包消噪预处理，然后将 消噪后的信号进行小波包分解与重构，提取频带能量作为支持 向量机分类器的输入特征 向量。采用 遗传算法来实现支持向量机核函数参数g和惩罚因子 C的自动快速最优选择 。最后通过与概率神 经网络方法对液压泵故障诊断的对比分析，验证 了该模型的有效性和优越性。 关键词：液压泵；小波包；遗传算法；支持向量机；故障诊断 中图分类号：TH165 ．3；TG65 文献标识码 ：A FaultDiagnosisofHydraulicPumpBasedonW aveletPacketand GeneticAlgorithm aswellasSuppo~ VectorM achine CAO Bin，AO Yin-hui，WANG Bao—sheng (FacultyofElectromechanicalEngineering，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China) Abstract：Accordingtothecharacteristicsofhtehydraulicpump vibration signal—htelow signal、nonlinera andsmallsample，amodelofhyrdauhcpumpfault~agnosisbasedonwaveletpacket，htegeneticalgorihtm andsuppo~vectormachine(SVM)wasproposed．Firstly，htehyrdaulicpumpvibrationsignalwasde— noisedandpreprocessedbythewaveletpacket；htenhtefeatureofband—energywasextractedbyhtewavelet packetdecompositionand reconstructed astheinputvectoroftheSVM classifier．Genetic algorihtm was usedtoachieveautomaticna doptimalchooseofthepraametergofradialbasiskernelfunctionnadpenalty praameterC．Finally，bycontrastwiht theprobabilisticneural networktohtehyrdaulicpumpfaultdiagno— sis，weverifiedhteeffectivenessandsuperiorityofhteproposedmode1． Keywords：hyrdaulicpump；waveletpacket；geneticalgorihtm ；supportvectormachine；faultdiagnosis 器信息融合等 。王少萍 。