基于支持向量机的皮带机故障诊断与预测研究

发布时间：2025-05-20 02:33

　　随着现代科技的飞速发展,皮带运输设备不断朝着高速、大型、智能化的方向发展,以此来满足高效运输的要求。然而随着设备的改良和革新,机械设备结构更加精密复杂,各部件联系也愈发紧密,单个零部件的细微故障都可能导致整个运输线的瘫痪,给企业带来极大的损失。因此,利用智能技术对皮带机设备进行及时的故障诊断和运行状态预测就成了确保其能够安全运输的重要举措。本文将支持向量机方法应用到皮带机故障问题的研究上,分别采用支持向量机分类算法和支持向量机回归算法构建故障诊断模型和故障趋势预测模型。本文的主要工作如下:(1)针对皮带机故障诊断模型识别精度不高的问题,本文采用了主成分分析方法和改进的灰狼算法对其进行了优化。首先利用主成分分析进行故障特征的提取,将19个参数指标转化成5个互不相关的主成分指标,以此方式剔除相关性不高的特征指标,有效地避免了模糊因素对故障分类的误导。紧接着为消除SVM超参数的选择对故障诊断模型精度的影响,本文初步选择群搜索效果较优的灰狼算法进行核参数和惩罚因子的寻优,为了更加适应本模型、强化模型的精度,本文最终采用一种利用差分进化改进的灰狼算法进行模型的优化。最后将本模型应用于山东X煤矿公司...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1技术路线图

1绪论早熟和易收敛等不足，最终采用一种利用差分进化思想优化的灰狼算法进行超参数的寻优。结合应用实例，该组合故障诊断模型的精度很高，达到了企业皮带机组故障诊断的实际需要。（4）建立故障趋势预测模型，采用支持向量机回归算法对皮带机几个重要参数指标进行回归预测。针对指标容易受到多重因....

图3-1主成分分析图

3支持向量机在皮带机故障诊断领域的应用的表达量是不同的，第一主成分向量反映原数据样本的最大差异，其余向量反映的差异信息依次递减，并且处理后的低维度主成分向量两两正交。如图3-1所示，在显示的几何空间中，使用主成分向量去代替原数据样本的特性，PC1第一主成分和PC2第二....

图3-2最优超平面分类图

可分情况机分类的核心思想是最优分类超平面。利用SVM对一个给定时，首先寻找到一个符合分类要求的超平面，尽量使样本中的，并保证分类超平面两侧的区域足够大[76]。如图3-2所示，正两种不同图标表示，空心圆表示为正样本，实心圆表示为负样不同样本精准分离的直线，1P、2P分....

图3-3低维转高维映射图

3支持向量机在皮带机故障诊断领域的应用性不可分情况进行分类的样本，绝大多数都是线性不可分样本。非线性样本难寻找一个最优超平面就可以分类待测样本。支持向量机在解题上，采取一种将低维度样本映射到高维度的方法，让样本在可分。但是将样本数据直接进行非线性变换，此过程不仅复杂我们引入核函....

本文编号：4046710