基于支持向量机分类算法的齿轮箱故障诊断.pdfVIP

ArtificialIntelligenceandRoboticsResearch人工智能与机器人研究,2023,12(3),236-245

PublishedOnlineAugust2023inHans.

基于支持向量机分类算法的齿轮箱故障诊断

1*2334

时天祥，王先帅，罗孙梅，肖金平，张泳

1南昌航空大学软件学院，江西南昌

2安徽工程大学人工智能学院，安徽芜湖

3南昌航空大学通航(民航)学院，江西南昌

4南昌航空大学飞行器工程学院，江西南昌

收稿日期：2023年5月4日；录用日期：2023年8月16日；发布日期：2023年8月24日

摘要

针对现有齿轮箱故障评价需要研究设备机理造成的效率底下，功能性不强的问题，提出了基于支持向量

机分类算法的齿轮箱故障诊断方法。首先，对传感器收集到的振动信号数据进行分析，提取相关特征。

然后，绘制不同传感器在不同状态下的振动信号时间序列函数，并对这些函数的特征进行了简要分析。

其次，对数据提取了平均值，方差这两个用以描述振动数据的总体趋势的特征变量，以及峰度，偏度这

两个对判断齿轮箱齿轮故障有着重要作用的特征变量，并利用MATLAB、SPSSPRO对每一组数据进行了

特征数据计算。最后，利用孤立森林、朴素贝叶斯、支持向量机三种分类算法，分别对数据集进行模型

求解，然后通过对比三个算法结果中的准确率、召回率和测试集、训练集之间拟合程度，得到支持向量

机分类算法针对齿轮箱的故障检测最优。

关键词

齿轮箱，故障诊断，孤立森林，朴素贝叶斯，支持向量机

GearboxFaultDiagnosisBasedon

SupportVectorMachineClassification

Algorithm

TianxiangShi,XianshuaiWang,SunmeiLuo,JinpingXiao,YongZhang

1*2334

1SchoolofSoftware,NanchangHangkongUniversity,NanchangJiangxi

2SchoolofArtificialIntelligence,AnhuiPolytechnicUniversity,WuhuAnhui

3

Jiangxi

4SchoolofAircraftEngineering,NanchangUniversityofAeronauticsandAstronautics,NanchangJiangxi

*通讯作者。

文章引用:时天祥,王先帅,罗孙梅,肖金平,张泳.基于支持向量机分类算法的齿轮箱故障诊断[J].人工智能与机

器人研究,2023,12(3):236-245.DOI:10.12677/airr.2023.123027

时天祥等

ththth

Received:May4,2023;accepted:Aug.16,2023;published:Aug.24,2023

Abstract

Agearboxfaultdiagnosismethodbasedonasupportvectormachineclassificationalgorithmis

proposedtoaddresstheissueoflowefficiencyandweakfunctionalitycausedbytheneedtostudy

equipment