基于最小二乘支持向量机的矿用胶带机滚动轴承故障识别技术

本文主要探讨了矿用胶带机滚动轴承故障识别的一种新颖方法，即基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的诊断技术。作者徐其祥来自河南省平顶山市平煤集团公司六矿，研究背景是针对矿用设备中的关键部件——滚动轴承的健康监测问题。 最小二乘支持向量机是一种强大的机器学习算法，特别适用于非线性数据分类和回归问题。在本文中，作者提出了一种创新思路，即首先利用小波包分解技术对检测到的滚动轴承信号进行分析，这一过程旨在提取出反映轴承故障的关键特征信息。小波包分析能够捕捉信号的局部性和时频特性，有助于区分不同类型的故障模式。 将这些故障特征作为输入变量，将常见的滚动轴承故障类型设定为输出变量，通过反复的训练学习，构建了一个LSSVM模型。与传统的支持向量机相比，最小二乘支持向量机强调的是模型的简单性和泛化能力，它通过最小化残差平方和来求解，从而在处理大规模数据时具有更好的效率。 经过实验验证，基于最小二乘支持向量机的模型表现出较高的拟合精度，这意味着它能够准确地识别和分类矿用胶带机滚动轴承的故障类型。这对于保障设备运行稳定、预防突发事故以及提高设备维护效率具有重要意义。研究成果不仅提升了矿用胶带机故障诊断的准确性，也展示了LSSVM在工业领域实际应用的潜力。 总结来说，本文的核心知识点包括： 1. 小波包分解技术在故障信号特征提取中的应用； 2. 最小二乘支持向量机模型的构建和训练过程； 3. 在矿用胶带机滚动轴承故障识别中的性能评估； 4. 该方法在实际工业环境中的实用价值和潜在优势。 通过这种方式，作者为矿用设备维护提供了有力的工具，同时也展示了如何将先进的机器学习理论转化为实际问题的解决方案。对于从事矿业工程、机械维修或数据分析的工程师和技术人员，理解并掌握这种基于LSSVM的故障识别方法，将有助于提升设备维护的智能化水平。