基于ICA和SVM算法的裝載機(jī)變速箱故障的噪聲診斷研究.pdf

1、裝載機(jī)是一種廣泛應(yīng)用于公路、鐵路、港口等建設(shè)工程的工程機(jī)械，它的使用，極大的提高了生產(chǎn)效率。但是，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零部件間的關(guān)聯(lián)性高，經(jīng)常出現(xiàn)某些零部件，尤其是變速箱的故障導(dǎo)致整臺(tái)設(shè)備故障頻發(fā)，停機(jī)率居高不下。一般的裝載機(jī)變速箱故障診斷使用加速度傳感器測量振動(dòng)信號做為信息源，針對不同的故障或不同的變速箱需重新布置傳感器，操作費(fèi)時(shí)費(fèi)事，因此，研究一種高效的變速箱故障診斷方法具有重要應(yīng)用價(jià)值。本文利用噪聲診斷的非接觸性，使用聲強(qiáng)傳感器，以裝

2、載機(jī)變速箱在不同工況下產(chǎn)生噪聲為研究對象，提出了一種快速識別出故障類型的噪聲診斷法，為裝載機(jī)變速箱的正常工作保駕護(hù)航。
　　針對裝載機(jī)變速箱噪聲混合形式復(fù)雜，難以提取出代表不同工況特征信號的問題，利用ICA和相關(guān)系數(shù)的原理，分離出不同工況下變速箱噪聲的獨(dú)立分量，計(jì)算獨(dú)立分量與各通道噪聲數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)的最大值，構(gòu)建了裝載機(jī)變速箱不同工況的特征向量;同時(shí)，利用SVM算法在處理小樣本集分類中優(yōu)秀的泛化能力，采用高斯核函數(shù)及SVM處理多分類

3、問題中的“一對一”方法，訓(xùn)練故障診斷分類器，實(shí)現(xiàn)對裝載機(jī)變速箱故障的高效診斷。
　　在MATLAB軟件，利用以振代噪的方法，模擬裝載機(jī)變速箱的四種源信號;采用卷積混合模型，仿真變速箱在四種工況下的6通道振動(dòng)信號各120組;利用頻域ICA算法，分別分離出四類工況的獨(dú)立分量，計(jì)算變速箱在不同工況下的特征向量;使用400組數(shù)據(jù)訓(xùn)練6類故障診斷分類器，剩余80做為測試數(shù)據(jù)檢測分類器誤診率。結(jié)果表明，在對80組數(shù)據(jù)的測試中，誤診個(gè)數(shù)為5個(gè)，