基于孪生支持向量机的齿轮箱故障诊断

摘要

针对齿轮箱振动信号非平稳特性以及故障样本数据处理困难的特点,提出了基于小波包分解和孪生支持向量机的故障诊断方法.首先采集信号通过Mallat塔式算法对信号进行小波分解再重构从而获得频带能量谱,然后通过归一化的方法再提取各频带的故障诊断特征向量.并将它送入孪生支持向量机进行训练.实验表明,该方法有效提高了分类精度和鲁棒性,而且具有较高的诊断效率.