EMD与TWSVM结合的齿轮箱故障诊断新方法

"该文提出了一种基于经验模态分解(EMD)和近似熵(ApEn)的特征提取方法，结合双子支持向量机(TWSVM)进行齿轮箱故障诊断。通过EMD对齿轮箱振动信号进行分解，获取各本征模函数(IMF)分量，然后利用ApEn计算每个IMF分量的特征，形成特征向量。这些特征向量输入到TWSVM分类器中，实现高效准确的故障识别。与传统的支持向量机(SVM)相比，TWSVM在计算时间和分类性能上更具优势。" 文章详细介绍了基于EMD和TWSVM的齿轮箱故障诊断技术。EMD是一种自适应的时频分析方法，特别适用于非线性非平稳信号的处理。它将复杂信号分解为多个IMF分量，这些分量反映了信号的不同时间尺度特性。通过对这些IMF分量计算近似熵，可以捕获信号的复杂性和不稳定性，进一步转化为故障特征。 近似熵(ApEn)是一种度量信号复杂性的统计参数，尤其适合于评估非线性系统的混沌行为。在本研究中，ApEn被应用于每一个IMF分量，生成一组反映信号动态特性的特征向量。这些特征向量在故障诊断中起着关键作用，因为它们能够区分不同类型的故障模式。 双子支持向量机(TWSVM)是支持向量机(SVM)的一种变体，通过解决两个独立的二次优化问题，找到两个非平行的超平面，从而提高分类效率和准确性。相比于标准SVM和线性可分支持向量机(LSSVM)，TWSVM在计算速度上更快，并且在处理非线性问题时有更优的分类效果。 文章的实验结果表明，该方法能有效提取齿轮箱故障的特征，并且能够清晰地区分不同类型的故障。与传统的基于神经网络或SVM的方法相比，TWSVM在齿轮箱故障诊断中的应用表现出了更高的精度和更快的计算速度。 总结来说，这篇论文提出的基于EMD和TWSVM的故障诊断方法结合了两种强大的工具，即EMD的信号分解能力和TWSVM的高效分类能力，为非平稳非线性信号的故障诊断提供了一个强大而实用的解决方案，尤其适用于工业设备如齿轮箱的健康监测和故障预测。这种方法的实施和应用有助于预防性维护，减少停机时间，提高生产效率。