基于EMD与BA优化SVM的汽轮机转子故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于EMD与BA优化SVM的汽轮机转子故障诊断方法，包括：采用转子振动模拟实验台模拟汽轮机转子故障实验，通过电涡流传感器对汽轮机振动的时域信号进行数据采集；采用奇异值分解对时域信号去噪；采用EMD方法将去噪信号分解成若干IMF分量并计算其能量值，构建故障信号的特征向量作为SVM分类器的输入；通过蝙蝠的位置更新方式同步执行SVM的特征选择和参数优化；将特征向量作为SVM分类器的输入,以优化的SVM分类器中决策函数的输出来确定汽轮机的工作状态和故障类型。本发明能准确地完成转子多故障诊断，具有更高的识别率；对故障数据进行预处理，减小了奇异数据和噪声信号的干扰，从而提高了特征提取的真实性。