齒輪液壓泵故障診斷實(shí)例分析目錄TOC\o"1-3"\h\u21102齒輪液壓泵故障診斷實(shí)例分析 1125411.1齒輪液壓泵數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè) 1277341.1.1測(cè)試平臺(tái) 1150821.1.2測(cè)試信號(hào) 3318111.2振動(dòng)信號(hào)時(shí)域分析 8256461.2.1有量綱指標(biāo)分析 10202181.2.2無量綱指標(biāo)分析 12296031.3復(fù)雜度特征提取 14123971.3.1形態(tài)分形維數(shù)特征計(jì)算 14112421.3.2符號(hào)序列熵特征計(jì)算 17197921.3.3二維特征參數(shù)計(jì)算 19289831.4SVM模型參數(shù)優(yōu)化 21251291.5故障診斷與對(duì)比 21231851.1.1故障診斷結(jié)果 21112841.1.2對(duì)比分析 221.1齒輪液壓泵數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)1.1.1測(cè)試平臺(tái)采用東華DH-5923信號(hào)采集裝置對(duì)齒輪泵的振動(dòng)信號(hào)及轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。采集儀外觀如下圖5-1所示[77-78]。該設(shè)備內(nèi)置了信號(hào)采集、直流放大、濾波等功能。能夠便捷地監(jiān)測(cè)測(cè)試對(duì)象的應(yīng)變和振動(dòng)信號(hào)。圖5-1DH-5923信號(hào)采集儀本文在試驗(yàn)中選用的振動(dòng)加速度傳感器型號(hào)為DH131E振動(dòng)加速度傳感器，該產(chǎn)品的基本參數(shù)如下表所示[79-80]。表5-1振動(dòng)加速度參數(shù)表序號(hào)類型特點(diǎn)通用振動(dòng)、沖擊1靈敏度（mV/m.s-2）12安裝諧振頻率（kHZ）443頻率范圍（Hz）1~100004最大測(cè)量加速度（m.s-2）50005使用極限（m.s-2）100006橫向靈敏度比小于5%7輸出端引線為位置頂端8安裝方式M5螺紋孔9內(nèi)部結(jié)構(gòu)形式平面剪切10使用溫度（攝氏度）-20~12011重量（g）1.512外形尺寸（mm）10*16采用三個(gè)監(jiān)測(cè)通道對(duì)齒輪泵的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。傳感器安裝位置為齒輪泵的三個(gè)不同方向，從而獲取豐富的液壓泵振動(dòng)信號(hào)。傳感器端劃分為X、Y和Z軸三個(gè)方向。其中，X軸方向代表V向，即泵體的垂直方向；Y軸代表泵的軸向方向；Z軸代表輸出軸的垂直端，即A向。齒輪泵動(dòng)力方式和傳感器的安裝位置如圖5-2所示。圖5-2齒輪泵動(dòng)力方式和傳感器的安裝位置試驗(yàn)中選用的實(shí)驗(yàn)齒輪泵型號(hào)為KCB/2CY型齒輪油泵[81]。所采用的齒輪泵參數(shù)如下表所示。該油泵的額定壓力為2.5Mpa，排量為60mL/r。表5-2齒輪泵技術(shù)參數(shù)參數(shù)額定壓力（Mpa）額定排量（mL/r）額定轉(zhuǎn)速（r/min）齒數(shù)齒輪模數(shù)取值2.56020002051.1.2測(cè)試信號(hào)在上述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，為了實(shí)現(xiàn)本文的研究目標(biāo)，結(jié)合本文的設(shè)計(jì)需求，以主齒輪和從動(dòng)齒輪，設(shè)置了五種典型故障模式，分別為正常狀態(tài)、主動(dòng)齒輪點(diǎn)蝕、主動(dòng)齒輪斷齒、從動(dòng)齒輪磨損以及主動(dòng)齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損。故障模式設(shè)置的實(shí)物圖分別如圖所示。圖5-3點(diǎn)蝕故障實(shí)物圖圖5-4齒輪磨損故障實(shí)物圖圖5-5主動(dòng)齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損為了采集齒輪泵振動(dòng)信號(hào)，本實(shí)驗(yàn)將采樣頻率設(shè)定為2.56kHz，采樣時(shí)間為1s，在正常工況下，分別替換不同的工件，監(jiān)測(cè)并采取多組振動(dòng)信號(hào)樣本。從而建立本次實(shí)驗(yàn)的樣本庫。取得振動(dòng)信號(hào)之后，首先簡要的對(duì)不同振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析。為了凸顯振動(dòng)信號(hào)的特征，本文選用的是X軸即垂直方向上的振動(dòng)信號(hào)。正常運(yùn)行狀態(tài)下的齒輪泵振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)時(shí)域與頻域波形如圖5-5所示。正常狀態(tài)下，振動(dòng)時(shí)域信號(hào)呈現(xiàn)出明顯的周期特性和沖擊特性，并且存在一定的調(diào)制現(xiàn)象，這與齒輪液壓泵的工作環(huán)境和工況輸出是緊密相關(guān)的，說明齒輪液壓泵的輸出是非平穩(wěn)的。在頻域圖上可以看出，在頻率范圍中的380Hz以及760Hz附近，存在一定的頻率峰值。說明液壓泵在正常工作時(shí)，輸出頻率主要在380Hz和760Hz.圖5-6正常狀態(tài)信號(hào)時(shí)域與頻域波形圖5-6是安裝主齒輪點(diǎn)蝕齒輪后，采集的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域波形?？梢钥闯觯c正常狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)相比，信號(hào)在時(shí)域上的峰值更大，沖擊和周期特性更強(qiáng)，可以初步判斷，故障后的信號(hào)增強(qiáng)了信號(hào)的周期與沖擊性。從信號(hào)的頻域特征來看，頻率分布狀態(tài)與正常工作狀態(tài)基本類似。在頻率范圍中的380Hz以及760Hz附近，存在一定的頻率峰值。說明液壓泵在正常工作時(shí)，輸出頻率主要在380Hz和760Hz.故障狀態(tài)的存在未影響頻率的分布特性。圖5-7主齒輪點(diǎn)蝕狀態(tài)信號(hào)時(shí)域與頻域波形圖5-7是安裝主齒輪斷齒齒輪后，采集的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域波形。與前兩種狀態(tài)相比，主齒輪斷齒狀態(tài)下，信號(hào)在時(shí)域內(nèi)規(guī)律更加雜亂無章。信號(hào)的周期特性和沖擊特性體現(xiàn)的非常不明顯，近似于無規(guī)律的白噪聲時(shí)間序列。在頻域上，信號(hào)分布的特點(diǎn)與其他幾種狀態(tài)相比類似。在頻率范圍中的380Hz以及760Hz附近，存在一定的頻率峰值。說明液壓泵在正常工作時(shí)，輸出頻率主要在380Hz和760Hz.故障狀態(tài)的存在未影響頻率的分布特性。圖5-8主齒輪斷齒狀態(tài)信號(hào)時(shí)域與頻域波形圖5-8是安裝從動(dòng)齒輪磨損齒輪后，采集的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域波形。在時(shí)域和頻域分布上，與主齒輪斷齒狀態(tài)的分布特點(diǎn)相類似。表現(xiàn)為時(shí)域上的雜亂無章。信號(hào)的周期特性和沖擊特性體現(xiàn)的非常不明顯，在頻率范圍中的380Hz以及760Hz附近，存在一定的頻率峰值。說明液壓泵在正常工作時(shí)，輸出頻率主要在380Hz和760Hz.故障狀態(tài)的存在未影響頻率的分布特性。圖5-9齒輪磨損狀態(tài)信號(hào)時(shí)域與頻域波形圖5-9是安裝主齒輪斷齒和從動(dòng)齒輪磨損的復(fù)合故障齒輪后，采集的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域波形。在信號(hào)的時(shí)域圖，時(shí)域信號(hào)的隨機(jī)性十分明顯，體現(xiàn)不出明顯的周期特性和沖擊特性。在頻域圖上，可以看出，在頻率范圍中的380Hz以及760Hz附近，存在一定的頻率峰值。說明液壓泵在正常工作時(shí)，輸出頻率主要在380Hz和760Hz.故障狀態(tài)的存在未影響頻率的分布特性。圖5-10主齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損狀態(tài)信號(hào)時(shí)域與頻域波形綜上可以看出，當(dāng)齒輪泵處于不同的故障模式下時(shí)，振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)的時(shí)域和頻域都呈現(xiàn)出不同的特征。從時(shí)域的周期性、沖擊特性以及隨機(jī)性上，不同運(yùn)行狀態(tài)的信號(hào)具有明顯的不同。而在信號(hào)的頻域內(nèi)，信號(hào)的輸出頻率主要集中在380Hz以及760Hz附近，但是，單純從時(shí)域、頻域很難區(qū)分齒輪泵的健康狀態(tài)，只能近似定性的分析不同故障狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，為了對(duì)故障類型進(jìn)行精確地故障診斷，還需要按照特征提取的方法提取定量的特征參數(shù)。1.2振動(dòng)信號(hào)時(shí)域分析在提取振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)之前，首先按照傳統(tǒng)的時(shí)域分析方法，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域時(shí)域分析，提取信號(hào)的典型特征參數(shù)指標(biāo)。振動(dòng)信號(hào)時(shí)域內(nèi)的特征參數(shù)如下：有量綱參數(shù)包括均值、峰值、均方根、標(biāo)準(zhǔn)差，定義如下[82-85]：（1）平均值平均值表示信號(hào)的幅值曲線的平均值。代表了信號(hào)的穩(wěn)定性和靜態(tài)分量。（2）峰值峰值的定義式為：峰值反映了信號(hào)曲線的瞬時(shí)峰值最大值。代表了信號(hào)的強(qiáng)度大小。（3）均方值均方值的定義式為：均方根代表了信號(hào)的能量或者功率。反映了信號(hào)的平均能量和功率。（4）標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差的定義式為：描述信號(hào)幅值變化分布在均值周圍的情況，反應(yīng)的是信號(hào)幅值變化中的動(dòng)態(tài)部分。典型的無量綱指標(biāo)定義如下[86-92]：（1）波形指標(biāo)波形指標(biāo)的定義式為：（2）峰值指標(biāo)定義式為：峰值指標(biāo)為峰值和均方幅值的比值。（3）脈沖指標(biāo)定義式為：（4）裕度指標(biāo)定義式為：裕度定義為峰值和方根幅值的比值。主要用來表征信號(hào)的幅值改變程度。（5）歪度系數(shù)定義式為：歪度系數(shù)主要用來衡量信號(hào)的不對(duì)稱性。（6）峭度系數(shù)定義式為：峭度系數(shù)主要用來表征信號(hào)的陡峭程度。1.2.1有量綱指標(biāo)分析將本實(shí)驗(yàn)采集的五種不同狀態(tài)分別命名如下：正常狀態(tài)：C1、主齒輪點(diǎn)蝕：C2、主齒輪斷齒：C3、從動(dòng)齒輪磨損：C4、主齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損：C5。每組狀態(tài)包括20個(gè)樣本，按照上述時(shí)域分析方法，分別計(jì)算并提取20組不同狀下常用的有量綱統(tǒng)計(jì)參數(shù)，包括均值參數(shù)、峰值參數(shù)、均方根以及標(biāo)準(zhǔn)差。分別如下：圖5-11不同故障樣本的常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以看出，在四種有量綱的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中，均值、均方根以及標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)于狀態(tài)C4和C5具有較好的區(qū)分效果。同時(shí)，C4狀態(tài)時(shí)，四個(gè)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)取值最大。而C3、C1、C2的狀態(tài)間則很難區(qū)分的很清晰。這說明這幾種狀態(tài)下的統(tǒng)計(jì)參數(shù)相近，難以做到明顯區(qū)分。對(duì)于峰值指標(biāo)來講，C4以及C5狀態(tài)的取值之間存在交叉，C1和C3狀態(tài)也存在明顯的交疊。說明峰值參數(shù)也很難明顯地區(qū)分這幾種健康狀態(tài)。1.2.2無量綱指標(biāo)分析分別計(jì)算并提取20組不同狀態(tài)下常用的無量綱統(tǒng)計(jì)參數(shù)，分別如下圖所示?？梢钥闯?，所計(jì)算的無量綱參數(shù)在取值上波動(dòng)性很大，說明不同樣本之間的取值差異很大，穩(wěn)定性較差。同時(shí)，幾種無量綱指標(biāo)的取值之間還存在交疊，并未體現(xiàn)出明顯的區(qū)分特性，因此，單純從數(shù)值上很難明顯地區(qū)分幾種齒輪的健康狀態(tài)。不同樣本的取值不穩(wěn)定，并且不同狀態(tài)之間存在著取值的交疊，很難區(qū)分出不同的故障模式。因此，很難直接作為齒輪泵健康狀態(tài)的特征參數(shù)。圖5-12不同故障樣本的常用無量綱統(tǒng)計(jì)指標(biāo)綜上可以看出，在常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)中，有量綱指標(biāo)的取值穩(wěn)定，但是難以對(duì)部分故障模式進(jìn)行區(qū)分，幾種故障模式的取值間存在模式混疊的現(xiàn)象。無量綱指標(biāo)的取值波動(dòng)性較大，穩(wěn)定性不強(qiáng)，不同的故障模式的參數(shù)取值不穩(wěn)定，對(duì)于齒輪液壓泵的很難作為故障診斷的特征，不同故障模式的特征出現(xiàn)混疊。因此，單純采用時(shí)域特征提取方法，很難分析得到有效的特征指標(biāo)。需要進(jìn)一步通過非線性分析方法，提取有效的非線性參數(shù)。1.3復(fù)雜度特征提取按照上文論述的方法，分別提取數(shù)學(xué)形態(tài)分形維數(shù)以及符號(hào)序列熵，以此作為齒輪泵振動(dòng)信號(hào)的特征向量。1.3.1形態(tài)分形維數(shù)特征計(jì)算采用第三章論述的數(shù)學(xué)分形維數(shù)計(jì)算方法，對(duì)所監(jiān)測(cè)得到的不同故障類型的齒輪泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理。五種典型故障模式包括正常運(yùn)行狀態(tài)、主齒輪點(diǎn)蝕、主齒輪斷齒、從動(dòng)齒輪磨損、主齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損。每組故障狀態(tài)樣本分別為20組。按照前文論述的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的特征提取方法，分別對(duì)每組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理，并提取每組數(shù)據(jù)的形態(tài)分形維數(shù)。分形維數(shù)計(jì)算的參數(shù)設(shè)置如下：單位結(jié)構(gòu)元素選擇為g=[0.1,0.1,0.1]，尺度參數(shù)λ選取為scale=[2,4,8,16,32]。不同樣本的形態(tài)分形維數(shù)對(duì)比如下圖5-13所示?？梢钥闯觯宸N不同健康狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)樣本區(qū)分較為明顯。這說明，通過形態(tài)分形維數(shù)，能夠較好地區(qū)分不同故障狀態(tài)。另外，在五種狀態(tài)下，形態(tài)分形維數(shù)取值由高到低的狀態(tài)依次為C4、C1、C5、C3、C2。其中，從動(dòng)齒輪磨損的特征取值最高，說明該故障狀態(tài)下，振動(dòng)信號(hào)的分形復(fù)雜程度最深。而復(fù)合故障狀態(tài)“從動(dòng)齒輪磨損+主齒輪斷齒”取值居于兩種獨(dú)立故障狀態(tài)之中，說明該類復(fù)合故障的分形維數(shù)取值居中。圖5-13不同狀態(tài)樣本的特征對(duì)比綜上可以看出，形態(tài)分形維數(shù)能夠有效區(qū)分齒輪泵的不同故障狀態(tài)，并且多個(gè)樣本的取值具有穩(wěn)定性，說明了該方法在特征提取中的有效性。在分形維數(shù)計(jì)算過程中，單位結(jié)構(gòu)元素類型是其中的主要參數(shù)，分別采用扁平型結(jié)構(gòu)元素g=[0,0,0]、三角形結(jié)構(gòu)元素g=[0,0.1,0]進(jìn)行特征提取分析。尺度參數(shù)λ選取為scale=[2,4,8,16,32]。驗(yàn)證對(duì)比不同結(jié)構(gòu)元素下的特征提取效果。圖5-14顯示了采用扁平型結(jié)構(gòu)元素g=[0,0,0]時(shí)，不同健康狀態(tài)的分形維數(shù)曲線。顯然，在五種狀態(tài)下，形態(tài)分形維數(shù)取值由高到低的狀態(tài)依次為C4、C1、C5、C3、C2。整體規(guī)律未發(fā)生變化，但是正常狀態(tài)和從動(dòng)齒輪磨損狀態(tài)下的分形維數(shù)存在數(shù)值的混疊，表現(xiàn)為兩組樣本的取值相近，區(qū)分度很差。由此可以看出，采用扁平型結(jié)構(gòu)元素時(shí)，特征提取的效果不能達(dá)到最優(yōu)，對(duì)于齒輪泵的正常狀態(tài)與從動(dòng)齒輪磨損狀態(tài)C4很難得到良好的區(qū)分，二種特征參數(shù)取值相近。圖5-14扁平形結(jié)構(gòu)元素下的形態(tài)分形維數(shù)特征圖5-15顯示了采用三角形結(jié)構(gòu)元素g=[0,0.1,0]時(shí)，五種不同故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)樣本分形維數(shù)計(jì)算效果?？梢钥闯觯谖宸N狀態(tài)下，形態(tài)分形維數(shù)取值由高到低的狀態(tài)依次為從動(dòng)齒輪磨損、正常狀態(tài)C1、從動(dòng)齒輪磨損+主齒輪斷齒C5、主齒輪斷齒C3、主齒輪點(diǎn)蝕C2。整體規(guī)律未發(fā)生變化，同樣，正常狀態(tài)和從動(dòng)齒輪磨損狀態(tài)下的分形維數(shù)存在數(shù)值的混疊，表現(xiàn)為兩組樣本的取值相近，區(qū)分度很差。由此可以看出，采用三角形結(jié)構(gòu)元素時(shí)，特征提取的效果不能達(dá)到最優(yōu)，對(duì)于齒輪泵的正常狀態(tài)C1與從動(dòng)齒輪磨損狀態(tài)C4很難得到良好的區(qū)分，二種特征參數(shù)取值相近。圖5-15三角形結(jié)構(gòu)元素下的形態(tài)分形維數(shù)特征綜上所述，本章所提出的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)形態(tài)分形維數(shù)能夠有效地區(qū)分不同的故障模式，采用形態(tài)分形維數(shù)作為特征參數(shù)具有有效性。該算法計(jì)算簡便，計(jì)算速度快，并且方法穩(wěn)定，對(duì)比顯示，采用直線型結(jié)構(gòu)元素能夠取得最優(yōu)的結(jié)果。1.3.2符號(hào)序列熵特征計(jì)算采用第三章論述的符號(hào)序列熵方法，對(duì)所監(jiān)測(cè)得到的不同故障類型的齒輪泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理。五種典型故障模式包括正常運(yùn)行狀態(tài)、主齒輪點(diǎn)蝕、從動(dòng)齒輪斷齒、從動(dòng)齒輪磨損、主齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損。每組故障狀態(tài)樣本分別為20組。按照上文提出的符號(hào)序列熵的提取方法，依次對(duì)每組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理，并提取每組數(shù)據(jù)的符號(hào)序列熵，如圖5-16所示。圖5-16不同故障狀態(tài)特征提取不同樣本的符號(hào)序列熵對(duì)比如圖5-17所示?？梢钥闯?，符號(hào)序列熵在不同的故障模式下取值區(qū)分度較強(qiáng)。這說明，通過符號(hào)序列熵，能夠較好地區(qū)分不同故障狀態(tài)，能夠作為故障特征提取的參數(shù)。另外，在五種狀態(tài)下，符號(hào)化序列熵取值由高到低的狀態(tài)依次為主齒輪點(diǎn)蝕、主齒輪斷齒、正常狀態(tài)、從動(dòng)齒輪磨損+主齒輪斷齒、從動(dòng)齒輪磨損，其中，主齒輪點(diǎn)蝕的特征取值最高，說明該故障狀態(tài)下，振動(dòng)信號(hào)的信息熵最大。而復(fù)合故障狀態(tài)“從動(dòng)齒輪磨損+主齒輪斷齒”取值居于兩種獨(dú)立故障狀態(tài)之中。在符號(hào)序列熵計(jì)算過程中，相空間變化的維度m直接決定著符號(hào)矩陣的維度，為了驗(yàn)證m取值對(duì)符號(hào)化序列熵取值的影響，分別取m=2,3,…,16，計(jì)算符號(hào)序列熵與m的取值的相關(guān)規(guī)律。圖5-17m取值對(duì)于符號(hào)序列熵的影響可以看出，隨著m取值的增大，符號(hào)化序列熵的取值逐漸減小，主要原因是隨著m取值的增大，原有計(jì)算方式下分母會(huì)隨之增大。因此取值會(huì)降低。另外m取值越大，符號(hào)化模式的數(shù)量越多，因此，分布會(huì)越加不均衡，因此，取值會(huì)降低?？紤]到計(jì)算量和精確性，本文選擇m=4.1.3.3二維特征參數(shù)計(jì)算訓(xùn)練樣本共包括50組，其中每組狀態(tài)樣本為10組。按照前文論述的算法，分別提取50組訓(xùn)練樣本的二維特征指標(biāo)，包括形態(tài)分形維數(shù)和符號(hào)化序列熵。計(jì)算過程中，單位結(jié)構(gòu)元素選擇為g=[0.1,0.1,0.1]，尺度參數(shù)λ選取為scale=[2,4,8,16,32]。進(jìn)行符號(hào)序列熵過程中，長度設(shè)置為m=4。提取得到的50組形態(tài)分形維數(shù)特征如下圖5-18所示。近似可以看出，相同狀態(tài)的樣本取值近似相同。不同狀態(tài)的樣本特征區(qū)分度較好。圖5-18形態(tài)分形維數(shù)特征提取得到的50組符號(hào)化序列熵如圖所示。同樣，近似可以看出，相同狀態(tài)的樣本取值近似相同。不同狀態(tài)的樣本特征區(qū)分度較好。圖5-19符號(hào)化序列熵特征1.4SVM模型參數(shù)優(yōu)化按照上文論述的SVM參數(shù)優(yōu)化的基本步驟，由于本文所研究的齒輪泵狀態(tài)共包括正常運(yùn)行狀態(tài)、主齒輪點(diǎn)蝕、從動(dòng)齒輪斷齒、從動(dòng)齒輪磨損、主齒輪斷齒+從動(dòng)齒輪磨損五種，因此，針對(duì)該問題，本文構(gòu)建了五個(gè)二分類支持向量機(jī)模型，五個(gè)二分類SVM分別記作SVMi（i=1,2,3,4,5）。以本文所提出的搜索者優(yōu)化算法為基礎(chǔ)，分別對(duì)五個(gè)二分類SVM分類模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化。考慮到需要搜索的是核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子，因此，本文設(shè)置搜索者優(yōu)化算法的搜索種群為2，進(jìn)化的總代數(shù)為50，種群搜索的規(guī)模為10。在本文的訓(xùn)練過程中，樣本設(shè)置為100.搜索者優(yōu)化算法的進(jìn)化過程如下圖所示。為了分析搜索者優(yōu)化方法的優(yōu)點(diǎn)，將遺傳算法GA和粒子群優(yōu)化算法PSO引入并進(jìn)行對(duì)比[93-96]。可以看出，搜索者優(yōu)化算法精度高，進(jìn)化速度快。圖5-20三種不同優(yōu)化算法的SVM1模型參數(shù)優(yōu)化曲線1.5故障診斷與對(duì)比本節(jié)在上文建立故障診斷模型的基礎(chǔ)上，將未知類別的樣本作為測(cè)試集，從而判斷未知樣本的健康狀態(tài)。首先用支持向量機(jī)模型進(jìn)行故障診斷分析，并與常見的模型進(jìn)行對(duì)比分析。1.1.1故障診斷結(jié)果在構(gòu)建優(yōu)化的故障診斷模型基礎(chǔ)上，將未知的75組測(cè)試樣本輸入至模型，測(cè)試樣本中每種健康狀態(tài)樣本數(shù)為15，故障診斷結(jié)果如表5-3所示?？梢钥闯觯?5個(gè)測(cè)試樣本中，只有1個(gè)樣本進(jìn)行錯(cuò)分，分類準(zhǔn)確率達(dá)到98.67%（74/75）表5-3故障診斷結(jié)果故障類型模型輸出樣本個(gè)