一种基于信号特征提取和组合分类的设备故障诊断方法_罗家文.
本文提出了一种基于信号特征提取和组合分类的设备故障诊断方法，旨在提高汽车总装输送装备的故障诊断准确率。
首先，针对汽车总装输送装备日益复杂和维护困难的问题，提出了一个故障诊断框架。该框架基于对关键零部件（如轴承、减速箱、电机等）的故障诊断，通过传感器采集数据、提取信号特征、进行故障诊断算法分析，最终输出故障结论。
其次，为了提取故障特征，结合了经验小波变换（EWT）和奇异值分解（SVD）。EWT用于将信号分解成不同的模态分量，SVD用于对这些模态分量进行处理。通过计算模态分量与原始信号的相关系数，选取相关性最高的模态分量进行SVD，再通过主成分分析（PCA）对特征属性进行降维，最终得到用于故障诊断的特征向量。
然后，为了提高故障诊断的准确率，采用了一种基于多种基分类器的多分类改进Adaboost提升算法。该算法将BP神经网络、支持向量机和k-最近邻分类等多种分类算法作为基分类器，通过Adaboost算法进行组合。 Adaboost算法根据每个基分类器的错误率赋予不同的权重，错误率越低的分类器权重越高。在进行多分类时，将问题转化为多个二分类问题，并通过投票机制确定最终的故障类别。
最后，为了验证方法的有效性，以汽车总装输送装备中常用的滚动轴承为实验案例。通过实验，证明该方法能够有效地提取故障特征，并实现对轴承故障的诊断，其诊断准确率高于单独使用BP神经网络、支持向量机和k-最近邻分类等单一分类器。结果显示，多分类Adaboost算法的正确分类率达到93.3%，对于正常状态的分类正确率为100%。
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