摘要:
针对风电齿轮箱易出现齿轮断齿、点蚀、磨损等故障问题,提取风电齿轮箱非平稳非线性振动信号的提升小波包能量熵,利用支持向量机(SVM)进行故障诊断。为提高算法的分类精度,利用遗传算法对参数进行优化处理,试验结果表明,优化后获得的最佳参数能够提高SVM测试样本的预测精度。
中图分类号:
赵春华, 董海江, 钟先友. 风电齿轮箱故障诊断的SVM参数优化[J]. 中国机械工程, 2015, 26(16): 2222-2225.
Zhao Chunhua, Dong Haijiang, Zhong Xianyou. SVM Parameter Optimization in Fault Diagnosis for Wind Power Gear Box[J]. China Mechanical Engineering, 2015, 26(16): 2222-2225.