基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法研 .pdfVIP

基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊

断方法研究

随着工业化的发展，旋转机械在工业生产中起着重要作用。由于长期运行、高速旋转

等因素，旋转机械往往容易出现故障，对生产造成严重影响。早期故障诊断对于保障旋转

机械的安全运行和延长设备的使用寿命具有重要意义。当前，多核支持向量机（MKSVM）在

故障诊断领域具有较高的效果。MKSVM在实际应用中往往受到数据高维、非线性等问题的

限制，降低了诊断精度。本文基于变分模态分解（VMD）与优化多核支持向量机（MKSVM）

的方法，对旋转机械的早期故障诊断进行了深入研究。

本文通过对当前旋转机械故障诊断的研究现状进行了调研分析，指出了现有方法存在

的问题及局限性。在此基础上，本文提出了基于VMD与MKSVM的旋转机械早期故障诊断方

法。VMD是一种新型的信号分解方法，能够有效地提取出不同频率成分的信号，克服了传

统小波方法在非线性和非平稳信号分解中的局限性。通过VMD对旋转机械振动信号进行分

解，可以得到不同频率成分的信号，为后续故障诊断提供了有效的特征提取手段。接着，

本文将MKSVM引入到故障诊断中，利用其对非线性和高维数据的优势，实现对振动信号的

精准分类诊断。

本文对研究内容进行了总结和展望。通过研究发现，基于VMD与MKSVM的旋转机械早

期故障诊断方法能够有效地提高诊断的准确性和效率，具有较高的工程应用价值。本文的

研究还存在一些局限性，如样本数据量较小、特征提取方法有待进一步优化等，今后的研

究可以进一步完善和改进该方法，提高其在实践中的适用性。

本文通过对基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法进

行了研究，提出了一种新的机械故障诊断方法，并通过实验证明了该方法的有效性。本文

的研究成果为旋转机械的故障诊断提供了新的思路和方法，具有重要的理论和应用价值。