别锋锋 钱 进 裴峻峰

(常州大学机械工程学院)

基于EWT奇异值与支持向量机的往复机械冲击特征分析方法研究

别锋锋 钱 进 裴峻峰

(常州大学机械工程学院)

以柴油发电机组传动系统为研究对象，通过经验小波变换(EWT)的方法获得其本征模式函数的奇异值，将该奇异值作为特征向量结合支持向量机(SVM)进行分类，从而实现柴油发电机组的故障识别。

冲击特征 往复机械 经验小波变换 奇异值 支持向量机

往复机械是一种重要的动力机械，广泛应用于生产实践中。往复机械具有零件多、运行特性复杂及工作环境差等特点[1,2],而动力传动部件冲击特征最明显。往复机械是一种振源较多、频带较宽、振动特性复杂的动力机械,当出现故障时，振动信号变成非线性、非平稳的状态，其故障特征常常被其他零部件运行中的冲击特征和大量的随机噪声淹没[3]，所以需要对非平稳信号进行研究，提取故障特征。

经验模态分解(EMD)能把一个非平稳信号分解为有限个基本模式分量之和[4～6],非线性和非平稳信号常用EMD处理,而EMD的主要缺点之一是模态混叠问题[7]。小波变换(WT)是一种分辨率比较好的分析方法,适合分析非平稳信号[8],它能分辨出时频特性,继承和提升了时频定位属性和多分辨率比特性的特点[9,10]，但是小波变换只适合对低频段进行分解，对于高频段效果不明显，高频波的检测精度被降低了[11]。经验小波变换(EWT)是把EMD的信号频谱适应性地运用到小波变换中[12]，相对于EMD，经验小波变换(EWT)法可以有效抑制模态混叠现象[13]。……