基于小波包与遗传算法和支持向量机的液压泵故障诊断

简介

针对液压泵振动信号信噪比低、非线性及小样本等特点提出了一种基于小波包（ Wavelet Packet WP）分解、遗传算法（Genetic Algorithm GA）和支持向量机（Support Vector Machine SVM）的液压泵故障诊断模型即WP-GA-SVM模型。首先对液压泵振动信号进行小波包消噪预处理然后将消噪后的信号进行小波包分解与重构提取频带能量作为支持向量机分类器的输入特征向量。采用遗传算法来实现支持向量机核函数参数g和惩罚因子C的自动快速最优选择。最后通过与概率神经网络方法对液压泵故障诊断的对比分析验证了该模型的有效性和优越性。