ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP EEMD-SVD VÀ BSOA-SVM ĐỂ CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Ổ LĂN

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất một phƣơng pháp mới để chẩn đoán hƣ hỏng ổ lăn trong đó chúng tôi sử dụng phương pháp phân rã mô hình thực nghiệm hoàn toàn (EEMD) kết hợp với phƣơng pháp phân tích giá trị riêng (SVD) và máy véc tơ hỗ trợ (SVM). Thêm vào đó, các tham số của SVM được lựa chọn thông qua thuật toán tối ưu hóa tìm kiếm ngƣợc (BSOA) để tạo thành bộ phân lớp BSOA-SVM. Trước tiên, tín hiệu dao động gia tốc của ổ lăn được phân rã thành những IMF (Intrinsic Mode Function) bằng phương pháp EEMD. Những IMF này được phân tích giá trị riêng để tạo thành những véc tơ đầu vào cho bộ phân lớp SVM. Cuối dùng, những bộ phân lớp BSOA-SVM được dùng để phân loại các mẫu ổ lăn lỗi. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có thể phân loại tình trạng hoạt động của ổ lăn với độ chính xác cao và thời gian thấp khi so sánh với các phương pháp khác.