浙江省博士后科研项目择优资助项目(BSH1302015)
- 作品数：3 被引量：38H指数：3
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- 基于NGA优化SVM的滚动轴承故障诊断被引量：25
- 2013年
- 支持向量机(SVM)的分类性能受样本的特征以及SVM本身参数的选择影响较大。针对这种情况,基于Shannon能量熵、SVM和小生境遗传算法(NGA),提出了一种基于NGA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用容错性强的Shannon能量熵作为特征参数,对信号进行EMD分解提取出前3个IMF分量作为特征信号,分别计算其Shannon能量熵作为特征向量得到样本集,作为多类别SVM的输入。在用样本训练SVM时,构造一种新的核函数,并采用NGA对SVM的核函数参数进行全局优化,使SVM获得最佳的分类性能,提高其分类识别的正确率。最后采用凯斯西储大学的滚动轴承故障样本进行了分类识别,并与其他几种方法进行了对比,结果表明该方法具有更好的可靠性和分类准确率。
- 蒋永华程光明阚君武宣仲义马继杰张忠华
- 关键词：故障诊断
- 基于LabVIEW的电机转速测控系统研制被引量：8
- 2015年
- 电机转速的测量与控制是现代工业生产和试验过程中经常遇到的问题。针对传统电机测控系统的一些不足,研制了一种基于Lab VIEW的电机转速测控系统。基于虚拟仪器的设计思想,采用NI开发的Lab VIEW图形化设计软件,结合数据采集技术和PID控制技术,设计完成了一套电机转速测控系统。系统综合运用了数据采集技术、虚拟仪器技术、测控技术,实现了转速信号采集、处理、显示以及反馈控制等功能。最后进行了实验测试,结果表明所研制的系统操作简单,人机界面友好,测量精度高,控制效率好,性能稳定,便于广泛应用。
- 范春涛徐城烽蒋永华李荣强章燕妮杨炬明
- 关键词：LABVIEW电机转速虚拟仪器测控系统
- 应用自适应Morlet小波和NGA优化SVM的轴承故障诊断被引量：6
- 2013年
- 针对滚动轴承故障诊断中出现的多故障分类问题,提出了一种利用自适应Morlet小波和小生境遗传算法(niche genetic algorithm,简称NGA)优化支持向量机(support vector machine,简称SVM)实现滚动轴承故障诊断的新方法。首先,采用自适应Morlet小波方法提取出最佳尺度附近的3个信号分量作为特征信号,分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集,作为SVM的输入向量,并用样本集训练1-v-r SVM;然后,再构造一种新的核函数,并用NGA在SVM训练过程中对核函数参数进行优化,提高SVM学习机器的分类性能;最后,将本研究方法用于对含有较强噪声的实际滚动轴承的内圈、外圈、滚珠故障样本进行了分类识别。结果表明,该方法具有较好的抗噪和分类能力,验证了其有效性和可行性。
- 蒋永华阚君武程光明温建明张忠华
- 关键词：故障诊断小生境遗传算法支持向量机
