24、基于梅尔频率倒谱系数和支持向量机的齿轮箱故障诊断

基于梅尔频率倒谱系数和支持向量机的齿轮箱故障诊断

1. 引言

预测机械故障的能力有助于降低维护成本、减少运营故障和安全风险，在工业中愈发重要，因为它可以减少因机器停机造成的生产损失。故障诊断可视为模式识别问题，已应用了多种人工智能方法，如隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等。

旋转机械诊断面临的挑战包括如何从可用特征中构建和评估能准确代表故障的有效特征子空间，以及选择合适的特征集让分类器清晰区分不同类别。本文分析了SVM分类器的应用，旨在通过融合多种特征提取方法，利用支持向量机提升机械部件的故障诊断能力。同时，探讨了如何从可用数据中选择最佳特征以最大化分类器性能，以及如何构建和评估能代表退化状态的有效特征子空间，提高降维技术的性能。

2. 方法概述

通用的基于状态的维护（CBM）过程主要包括三个步骤：
1. 数据采集 ：收集与系统健康相关的数据。
2. 数据处理 ：分析采集到的数据。
3. 维护决策 ：根据信息分析制定有效的维护策略。

graph LR
    A[数据采集] --> B[数据处理]
    B --> C[维护决策]
    A --> D(加速度)
    A --> E(速度)
    A --> F(扭矩)
    B --> G(滤波)
    B --> H(特征提取)
    B --> I(特征选择)
    B --