小波包与改进LS-SVM在滚动轴承故障识别中的应用

"基于小波包和改进多元LS-SVM的滚动轴承故障模式识别 (2014年)" 本文主要探讨了一种结合小波包变换和改进的多元最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）进行滚动轴承故障模式识别的方法。在机械故障诊断领域，滚动轴承的健康状态对于设备的正常运行至关重要，因此，有效地识别滚动轴承的故障模式是预防性维护的关键。 首先，研究中利用小波包变换对滚动轴承的振动信号进行深入分析。小波包分析是小波分析的一个扩展，能够同时处理信号的频率和时间信息，尤其适合分析非平稳的振动信号。通过分解和重构过程，可以从信号中提取出与故障相关的特征。这一步骤构建了故障特征向量，为后续的分类提供了基础。 接下来，针对传统单一核函数在LS-SVM中可能存在的不足，即无法同时兼顾学习能力和泛化能力，文中提出了应用混合核函数来改进多元LS-SVM的算法。混合核函数由多个基本核函数（如高斯核、多项式核等）线性组合而成，能够更灵活地适应复杂的数据分布，从而提高模型的预测性能。 最后，将通过小波包分析得到的特征向量作为输入，对滚动轴承的故障类型进行分类。作者进行了对比实验，将改进后的多元LS-SVM与使用常见核函数的LS-SVM进行仿真判别。实验结果显示，混合核函数的引入显著提高了故障识别的准确性，验证了所设计方法的有效性。 总结起来，这项研究创新性地将小波包变换与改进的多元LS-SVM相结合，为滚动轴承故障模式识别提供了一种高效且准确的方法。这种方法不仅可以用于滚动轴承的故障检测，也对其他类型的机械设备故障诊断具有参考价值。通过改善核函数的选取，可以提升非线性模型在处理复杂数据时的表现，这对于工业领域的故障预警和维护策略制定有着积极的意义。