PHƯƠNG PHÁP MỚI CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Ổ LĂN DỰA TRÊN TOÁN VMD ENTROPY NĂNG LƯỢNG VÀ BSOA-LSSVM
Main Article Content
Tóm tắt
Bài báo này giới thiệu một phương pháp mới để chẩn đoán hư hỏng ổ lăn dựa trên máy véc tơ hỗ trợ bình phương tối thiểu (LSSVM) với các thông số được tối ưu bởi thuật toán tối ưu hóa tìm kiếm ngược (BSOA) gọi là BSOA-LSSVM. Trước tiên, phương pháp phân rã mô hình biến đổi (VMD) được dùng để phân rã những tín hiệu dao động gia tốc của ổ lăn thành các hàm thành phần. Sau đó, phương pháp entropy năng lượng được sử dụng để trích xuất các hàm thành phần này thành các ma trận đặc tính đầu vào. Thứ ba, các ma trận đặc tính này được dùng làm ma trận đầu vào cho bộ phân loại BSOA-LSSVM. Kết quả thực nghiệm cho thấyphương pháp đề xuất cho độ chính xác phân loại cao hơn (100%) và thời gian ngắn hơn so với các phương pháp khác với dữ liệu thu thập được.