针对80 MN海绵钛液压机主要故障,提出一种基于粗糙集(RS)-支持向量机(SVM)的故障诊断方法.对传感器采集的故障信号进行归一化处理,使用RS对采集信号进行条件属性约简;对处理后的数据通过SVM方法进行训练和分类,分析出海绵钛液压机的具体故障.利用遗传算法(GA)优化SVM模型的主要参数,通过计算机仿真及电机实验平台分别验证模型的可行性,利用相同数据训练SVM模型及后向传播神经网络BPNN模型.比较3种模型的仿真结果,提出基于RS-GASVM的故障诊断模型对于多维数据的故障可达92.667％,数据处理时间为161.475 ms,明显优于SVM模型及BPNN模型.由此证明方法对海绵钛液压机故障诊断的高效性.
海绵钛液压机 粗糙集 支持向量机 故障诊断