PCA-SVM轴承故障诊断:提升智能制造安全与效率

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随着《中国制造2025》战略的推进,现代制造业正经历着一场深刻的变革,向着大型化、柔性化和智能化的方向发展。在这种背景下,设备安全性和可靠性成为了制造业的核心关注点,特别是轴承故障,因其占旋转机械故障的30%至40%,对生产过程的影响不容忽视。轴承故障诊断技术因此成为了确保设备稳定运行的关键环节。 本研究论文主要探讨了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。首先,论文提出了一种创新的分析模型,它从轴承振动信号的时域指标参数出发,通过对这些参数的高效处理,利用PCA技术进行降维和优化。PCA作为一种有效的数据预处理工具,通过减少冗余信息,将多维度参数转化为少数关键综合参数,这有助于提高模型的解释能力和计算效率。 接着,将这些综合特征值作为输入,利用SVM进行分类器的构建。SVM通过结构风险最小化原则,能够在高维特征空间中找到最优分类边界,实现对轴承健康状态的精准区分。这种结合PCA的SVM模型能够显著提升故障诊断的准确性,并加快故障检测速度,有助于在故障早期识别和定位,从而避免可能的生产中断和经济损失。 实验结果表明,基于PCA-SVM的轴承故障诊断模型在实际应用中表现出色,不仅提高了模型的分类效率,还提升了诊断精度。这对于保障设备安全、优化生产流程、降低维修成本以及提高整体生产效能具有重要意义。这篇论文不仅为轴承故障诊断领域提供了新的思路,也为智能制造和工业4.0时代的设备维护提供了实用的技术支撑。