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基于VMD与SVM的电梯鼓式制动器故障诊断研究
文献摘要：
传统的电梯制动器诊断方法存在操作繁琐、精度不高且易受环境影响等问题,为此,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)的电梯鼓式制动器故障诊断方法.首先,采集电梯运行过程中制动器振动的加速度信号,并利用VMD对振动信号进行了分解;然后,根据频谱分析结果选取了模态函数(IMF),并通过计算样本熵,对制动器的工况进行了表征,对电梯正常状态与故障状态的信号进行了特征提取;为了增强信号特征提取能力,使用相关系数与能量指标作为适应度函数,解决了VMD的参数选取问题,采用松鼠搜寻算法(SSA)得到了信号分解的最优值;最后,基于SVM对电梯鼓式制动器的故障进行了诊断.研究结果表明:通过对电梯实测数据结果进行分析,可证明该诊断方法能够有效识别两种鼓式制动器的常见故障,总体识别率达到96％;该结果证明该故障诊断方法是可行的,可满足电梯制动器的故障诊断要求.
文献关键词：
电梯鼓式制动器;故障诊断;变分模态分解;支持向量机;振动特征提取;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
郝家琦;徐金海;鲍超超;郑雷骏;唐波
作者机构：
中国计量大学 计量测试工程学院,浙江 杭州310018;杭州市特种设备检测研究院,浙江 杭州310003;舟山市特种设备检测研究院,浙江 舟山316021;浙江大学 工程师学院,浙江 杭州310027
文献出处：
引用格式：
[1]郝家琦;徐金海;鲍超超;郑雷骏;唐波-.基于VMD与SVM的电梯鼓式制动器故障诊断研究)[J].机电工程,2022(01):112-119
A类：
B类：
VMD,电梯鼓式制动器,诊断研究,电梯制动器,变分模态分解,故障诊断方法,集电,电梯运行,加速度信号,振动信号,频谱分析,模态函数,IMF,样本熵,正常状态,故障状态,信号特征提取,特征提取能力,能量指标,适应度函数,参数选取,松鼠,搜寻,SSA,信号分解,最优值,数据结果,常见故障,识别率,振动特征提取
AB值：
0.258005
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