机械设计与制造2023，Vol.385Issue(3) ：207-211.

模糊熵特征选择与SVM在三相异步电机故障诊断中的应用

Research on Fault Diagnosis of Three-Phase Asynchronous Motor Based on Fuzzy Entropy Feature Selection and Support Vector Machine

肖永茂 鄢威 龚青山
机械设计与制造2023，Vol.385Issue(3) ：207-211.
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模糊熵特征选择与SVM在三相异步电机故障诊断中的应用

Research on Fault Diagnosis of Three-Phase Asynchronous Motor Based on Fuzzy Entropy Feature Selection and Support Vector Machine

肖永茂 1鄢威 2龚青山3
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作者信息

  • 1. 黔南民族师范学院计算机与信息学院,贵州都匀 558000;湖北汽车工业学院汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室,湖北 十堰 442002
  • 2. 武汉科技大学绿色制造工程研究院,湖北武汉 430081
  • 3. 湖北汽车工业学院汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室,湖北 十堰 442002
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摘要

三相异步电机故障发生率高,用电量大且故障难以早期识别.基于此,提出一种基于模糊熵特征选择和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法.通过构造故障再现试验,测取其四种不同状态类别的多测点振动信号样本,采用模糊熵计算其模态分量的模糊熵样本值,得到四种不同状态类别的模糊熵故障特征向量.然后,结合支持向量机算法,构建支持向量机分类模型,划分模糊熵特征量训练样本和测试样本.通过构造的SVM模型训练和验证,验证结果表明故障诊断准确度达到97.5％,利用常用的改进BP神经网络诊断方法进行对比,准确度为92.5％,结果表明基于模糊熵特征选择与SVM方法在诊断精度上更高.

关键词

模糊熵/特征选择/支持向量机/三相异步电机/故障诊断

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基金项目

国家自然科学基金(51975432)

贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字[2019]204)

汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室开放基金(ZDK1201804)

出版年

2023
机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
被引量3
参考文献量9
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