| 基于优化SVM的多级离心泵定转子碰摩故障诊断 |
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| 引用本文： | 李有根,马文生,李方忠,等. 基于优化SVM的多级离心泵定转子碰摩故障诊断［J］. 中国农村水利水电,2023（4）：228-234. DOI：10.12396/znsd.221103.DOI：10.12396/znsd.221103 |
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| 作者姓名： | 李有根 马文生 李方忠 王庆锋 |
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| 作者单位： | 1.重庆理工大学机械工程学院,重庆 400054;2.重庆水泵厂有限责任公司,重庆 400033;3.重庆机床(集团)有限责任公司,重庆 401336;4.北京化工大学机电工程学院,北京 100029 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划子课题(2020YFC1512403);重庆市科技局重点项目(cstc2018jszx-cyzdX0167) |
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| 摘 要： | 针对工程实际中多级离心泵碰摩故障诊断准确率不高的现象,提出了一种基于优化支持向量机（SVM）的多级离心泵碰摩故障诊断方法,其特点是能从小样本振动信号中提取最有效的故障特征,优化模型的输入样本质量和参数并完成诊断。通过多级离心泵故障模拟试验台,获得实际产品的碰摩信号,采用集合经验模态分解（EEMD）算法进行时频域和信息熵特征的提取,并采用顺序特征选择（SFS）算法进行特征选择,结合网格搜索（GS）和粒子群优化（PSO）算法进行模型参数优化,建立了基于SVM的故障分类模型。实验结果表明,该方法对多级离心泵的碰摩故障有较高的识别精度,具有良好的实用性,可以为多级离心泵的碰摩故障诊断提供一定的参考价值。
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| 关 键 词： | 多级离心泵 碰摩 支持向量机 集合经验模态分解 粒子群算法 顺序特征选择 |
| 收稿时间： | 2022-05-24 |
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