基于混合特征与PSO-SVM的旋转部件故障诊断方法

针对旋转部件故障诊断问题,为能更全面的提取部件的故障特征信息,提高模型的识别精度,提出一种基于混合特征与PSO-SVM的故障诊断方法.首先,提取电流和振动信号特征参数,结合信息增益算法筛选出对故障敏感的特征参数,结合主成分分析,对敏感特征进行降维处理,消除了无关特征和冗余特征对故障诊断模型的干扰.然后,以SVM分类器为基础,利用PSO算法对模型参数全局寻优,提高故障诊断的识别精度.最后,利用轴承加速疲劳试验数据集将PSO-SVM模型与常用故障诊断模型进行对比,验证该模型的有效性.