一种基于多小波核-支持向量回归机的机械碰磨故障诊断方法

摘要

本发明涉及基于多小波核‑支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的机械碰磨故障特征提取方法，该方法包括如下步骤：1)测取机械关键部件的振动信号，对信号进行冗余提升小波(RLSW，Redundant Lifting Scheme Wavelet，RLSW)分解；2)对分解得到的各层细节信号及最后一层逼近信号，进行自适应奇异值分解(Adaptive Singular Value Decomposition，ASVD)降噪；3)通过冗余提升小波对信号进行重构，获得降噪信号；4)以区间三次Hermite样条多小波的两个尺度函数为插值基函数，构造了一种新型多小波核函数；5)将降噪后的振动信号分为训练集和预测集，用训练集构建预测模型，对预测集进行预测，通过预测残差提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击成分。本发明能提取机械碰磨故障特征。