基于时频分析和SVM的发动机齿轮箱故障诊断

为了有效提高发动机部件故障诊断的精度,基于发动机齿轮箱相关振动数据,提出了一种发动机齿轮箱的故障诊断方法.首先,对振动信号进行时域、频域和时频域分析,对振动数据进行预处理;然后,提取时域峭度值、频域能量值、小波包系数矩阵奇异值和小波包各频带能量比10个特征值,并构建特征矩阵;最后,将特征值矩阵导入线性向量机进行训练,得到故障诊断模型.选取20组测试数据对得到的故障诊断模型进行测试验证,结果表明:故障诊断模型能够准确地识别出其中的15组正常数据和5组故障数据,诊断准确率为100％,虚警率和漏警率均为0％,所提出的方法能够准确的识别发动机齿轮箱故障,证明了方法的有效性.