基于Shannon小波支持矢量机二级决策的故障诊断

提出一种基于Shannon小波支持矢量机(Shannon wavelet support vector machine,SWSVM)二级决策的故障诊断模型。先求出原信号的双谱相关值特征矩阵奇异值谱,并用BP神经网络对主分量分析(Principal component analysis,PCA)后的奇异值谱调维得到可分性更高的三维模式矢量,再将该三维模式矢量用SWSVM进行二级故障诊断。SWSVM可以对BP网络因陷入局部极值﹑欠/过学习输出的低分辨率进行校正,获得更高的故障识别精度和自适应识别能力。本模型实现了BP网络和SWSVM优势互补。一滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。