基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断

摘要

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,该文提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的异步电动机振动故障诊断方法.先通过实验室对异步电动机各类故障的振动进行测试,对测试数据进行预处理,选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为系统的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的最小二乘支持向量机进行异步电动机振动的故障诊断.最终结果与其他诊断方法对比表明:该方法克服了样本训练时间较长并容易陷入局部收敛的缺点,同时诊断的准确率较高,有效地避免了异步电动机故障的误诊断.