PSO-SVM优化的采煤机摇臂齿轮箱故障诊断方法

在本文中，针对采煤机摇臂齿轮箱的复杂故障诊断问题，研究人员提出了一种创新的解决方案，即结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。PSO-SVM方法旨在解决采煤机工作环境中样本数据稀少、工况多变导致的传统故障诊断模型性能受限的问题。 首先，作者强调了振动信号特征提取的重要性，这是进行故障诊断的基础。他们选择了无量纲时域指标作为特征量，如波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子和峭度因子，这些指标能减少对工况等因素的依赖，提高诊断的准确性。其次，文章引入了小波包能量特征，这是一种能够提取非平稳振动信号时频特性的有效工具，通过小波包变换，可以得到故障信号的时空分布信息。 关键点在于，为了优化SVM模型的性能，研究人员提出了将PSO应用于SVM参数调整。PSO作为一种全局优化算法，能够搜索到SVM模型参数的最佳组合，使得模型在处理有限训练数据时具有更好的泛化能力。此外，他们还同时考虑了特征子集的选择，通过PSO找出最具代表性和区分性的特征，进一步提升了诊断的精度和可靠性。 通过在轴承和齿轮的故障诊断实验中应用PSO-SVM方法，与常规SVM模型进行了对比，结果显示，这种新型的诊断策略明显优于传统方法，提高了诊断准确性和稳定性，从而为采煤机摇臂齿轮箱的健康监测和故障预警提供了有力的支持。这项研究对于保障采煤机的运行安全，降低维护成本，延长设备寿命具有实际应用价值。