基于TSMLZC和SVM的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法*

盧艷靜,許艷英,包宋建

(1.河南師范大學(xué) 電子與電氣工程學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453007;2.三門峽社會(huì)管理職業(yè)學(xué)院 信息工程學(xué)院,河南 三門峽 472000;3.重慶科創(chuàng)職業(yè)學(xué)院 人工智能學(xué)院,重慶 402160;4.重慶文理學(xué)院 電子信息與電氣工程學(xué)院,重慶 402160)

0 引 言

由于滾動(dòng)軸承是各類工業(yè)設(shè)備中必不可少的零件,對(duì)其開展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測(cè)非常有必要[1]。在軸承的故障診斷中,信號(hào)處理、特征提取和模式識(shí)別是3個(gè)典型環(huán)節(jié),而特征提取往往被認(rèn)為是故障診斷的關(guān)鍵[2,3]。

滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)為非線性、非平穩(wěn)的時(shí)間序列,線性方法對(duì)此不適用。目前,樣本熵[4]、排列熵[5]、散布熵[6]等非線性分析方法被大量應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,并取得了不錯(cuò)的效果[7]。但上述方法都是從單一尺度開展信號(hào)的度量,而滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的動(dòng)力學(xué)信息分布在多個(gè)尺度,只開展單個(gè)尺度的評(píng)估會(huì)造成動(dòng)力學(xué)信息的丟失,進(jìn)而無(wú)法準(zhǔn)確地提取其中的故障信息[8]。

為此,學(xué)者們提出了多尺度分析方法,如多尺度樣本熵(MSE)、多尺度排列熵(MPE)和多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,MDE)等,將單一尺度的熵值指標(biāo)擴(kuò)展為多尺度計(jì)算,從而實(shí)現(xiàn)從多個(gè)尺度分析時(shí)間序列復(fù)雜性的目的。

例如,孟宗等人[9]將MSE與局部均值分解相結(jié)合,用于滾動(dòng)軸承的故障診斷,取得了不錯(cuò)的效果;然而MSE無(wú)法準(zhǔn)確地分析短時(shí)間序列的復(fù)雜度。WU Shuen-de等人[10]將MPE用于滾動(dòng)軸承的故障特征提取,支持向量機(jī)的分類結(jié)果驗(yàn)證了MPE的有效性;但是MPE忽略了信號(hào)的振幅信息。喬新勇等人[11]將MDE與變分模態(tài)分解相結(jié)合,用于柴油機(jī)的故障診斷,驗(yàn)證了MDE相較于MPE的優(yōu)越性;但MDE需要設(shè)置大量的參數(shù),參數(shù)敏感性較顯著。

Lempel-Ziv復(fù)雜度(Lempel-Ziv complexity,LZC)是LEMPEL A等人[12]提出的一種測(cè)量時(shí)間序列復(fù)雜度的指標(biāo),其完全基于數(shù)據(jù)的固有特性,因而不需要設(shè)置任何參數(shù),其泛化性較強(qiáng)。

YU Kun等人[13]在LZC指標(biāo)的基礎(chǔ)上,提出了多尺度LZC(multi-scale Lempel-Ziv complexity,MLZC)指標(biāo),并用于滾動(dòng)軸承的故障診斷,取得了不錯(cuò)的效果;但是MLZC的粗粒化處理在進(jìn)行粗?；倪^(guò)程中,子序列長(zhǎng)度會(huì)隨著尺度的增加而變少,這會(huì)造成信號(hào)中的有效信息丟失,進(jìn)而影響對(duì)信號(hào)的描述。張小龍等人[14]將固有時(shí)間尺度分解和LZC指標(biāo)相結(jié)合,提出了自適應(yīng)多尺度LZC指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確識(shí)別目的;但是該方法需要對(duì)分解后的分量進(jìn)行篩選,增加了不確定性。

針對(duì)MLZC的缺陷,筆者基于時(shí)移粗?；幚淼乃枷?對(duì)LZC進(jìn)行改進(jìn),提出時(shí)移多尺度Lempel-Ziv復(fù)雜度(TSMLZC),以便于更加可靠地提取軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征,并且減少設(shè)置的參數(shù)數(shù)量;在此基礎(chǔ)上,提出基于TSMLZC和灰狼優(yōu)化器(GWO)-支持向量機(jī)(SVM)的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法。

首先,利用TSMLZC對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,構(gòu)造故障特征樣本;隨后,隨機(jī)選擇一部分樣本對(duì)WOA-SVM進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建參數(shù)和泛化性最優(yōu)的分類器模型;最后,將剩余的特征樣本輸入至優(yōu)化后的分類器進(jìn)行故障識(shí)別,利用2種滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,并將其與其他故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比。

1 時(shí)移多尺度Lempel-Ziv復(fù)雜度指標(biāo)

1.1 多尺度Lempel-Ziv復(fù)雜度

MLZC綜合分析了信號(hào)在多個(gè)時(shí)間尺度下的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性,可以有效地描述信號(hào)的動(dòng)力學(xué)變化狀況。LZC算法的原理可以參考張超等人的研究[15]。

MLZC的詳細(xì)算法如下:

對(duì)故障信號(hào){x(i),i=1,2,3,…,N}執(zhí)行粗?；治錾尚碌淖有蛄?

(1)

式中:[]為向下取整函數(shù);s為尺度因子。

分別計(jì)算各尺度粗粒化信號(hào)的LZC值,得到原始信號(hào)的MLZC。

然而,應(yīng)用MLZC進(jìn)行信號(hào)故障特征提取面臨下列缺陷:

1)粗?；斐尚蛄虚L(zhǎng)度減小。對(duì)x(i)進(jìn)行尺度為s的粗?；幚?生成的粗粒序列長(zhǎng)度為[N/s]。以s=2為例,此時(shí)的粗?；幚砣鐖D1所示。

圖1 MLZC粗?；^(guò)程

2)粗?；僮鞯谋举|(zhì)是在信號(hào)上引入了步長(zhǎng)為s的滑動(dòng)窗口,再對(duì)每個(gè)窗口的數(shù)值取平均,以此來(lái)獲得粗?；盘?hào)。信號(hào)中的每個(gè)數(shù)據(jù)僅使用一次,這造成不同窗口間元素的特征遺失(例如,當(dāng)s=3時(shí),粗粒信號(hào)遺漏了數(shù)據(jù)點(diǎn)x2、x3和x43個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的固有關(guān)系)。

1.2 時(shí)移多尺度LZC

為緩解MLZC遺漏故障信息和對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的依賴,增加其描述信號(hào)復(fù)雜度的準(zhǔn)確程度,筆者對(duì)MLZC進(jìn)行了改進(jìn),提出了TSMLZC的思想。其主要原理描述如下:

對(duì)于信號(hào){x(i),i=1,2,3,…,N},進(jìn)行時(shí)移粗粒處理,獲得時(shí)移粗粒信號(hào):

yk,β=(xk,xk+β,xk+2β,…,xΔ(k,β)β+k)
Δ(k,β)=(N-β)/k

(2)

式中:k(1≤k≤s)為粗粒信號(hào)的起點(diǎn);β(β=s)為時(shí)間間隔。

(3)

根據(jù)上述步驟,TSMLZC的時(shí)移粗粒化處理比傳統(tǒng)粗?；鼉?yōu),對(duì)數(shù)據(jù)的利用更加充分,對(duì)長(zhǎng)度不敏感,因而比MLZC更優(yōu)。

尺度因子s=4時(shí)的時(shí)移粗?；幚砣鐖D2所示。

圖2 s=4時(shí)的時(shí)移粗粒化過(guò)程

由圖2可以發(fā)現(xiàn):時(shí)移粗?；幚砜紤]了相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的聯(lián)系,能夠更加準(zhǔn)確地度量時(shí)間序列的內(nèi)在特性,從而獲得更加準(zhǔn)確的估計(jì)熵值[16]。

1.3 仿真分析

在TSMLZC中,僅需輸入原始故障信號(hào)和尺度因子s,因?yàn)門SMLZC對(duì)參數(shù)不敏感。筆者將s設(shè)置為20。因?yàn)門SMLZC只對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度敏感,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),數(shù)據(jù)長(zhǎng)度較短時(shí),會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的復(fù)雜度估計(jì)偏差較大。

為了驗(yàn)證TSMLZC對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的魯棒性,筆者分析了10組不同信號(hào)長(zhǎng)度的噪聲(N=256,512,1 024,2 048,4 096,8 192)下TSMLZC和MLZC的復(fù)雜度分布;除此之外,還根據(jù)信號(hào)的復(fù)雜度均值波動(dòng)來(lái)評(píng)價(jià)算法對(duì)信號(hào)長(zhǎng)度的魯棒性。

不同噪聲信號(hào)長(zhǎng)度下,TSMLZC和MLZC復(fù)雜度分布具體結(jié)果如圖3示。

圖3 不同噪聲信號(hào)長(zhǎng)度下TSMLZC和MLZC復(fù)雜度分布

由圖3可以發(fā)現(xiàn):與MLZC相比,TSMLZC在不同信號(hào)長(zhǎng)度下的復(fù)雜度分布更平滑。其中,不同數(shù)據(jù)長(zhǎng)度噪聲(白噪聲和Fn噪聲)下平均MLZC的最大波動(dòng)分別為0.176和0.417,而TSMLZC估計(jì)值的最大波動(dòng)為0.047和0.245,均小于MLZC,這表明TSMLZC算法受時(shí)間序列長(zhǎng)度的影響較小,能夠更加準(zhǔn)確地估計(jì)信號(hào)的復(fù)雜度。

同時(shí),比較了不同長(zhǎng)度下信號(hào)的復(fù)雜度估計(jì)值分布,當(dāng)N小于1 024時(shí),熵值存在一定的誤差。這證明當(dāng)長(zhǎng)度小于該值時(shí),TSMLZC和MLZC的穩(wěn)定性較差,因而信號(hào)長(zhǎng)度必須大于1 024。因此,筆者設(shè)置N=2 048。

在該實(shí)驗(yàn)中,TSMLZC用于提取故障特征,因而其能否準(zhǔn)確分辨不同類型的信號(hào)是最關(guān)鍵的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。

筆者分析了TSMLZC和MLZC對(duì)不同噪聲(長(zhǎng)度2 048的白噪聲和Fn噪聲)的分辨效果,并基于復(fù)雜度值分布和變異系數(shù)來(lái)估計(jì)不同多尺度方法的分類性能,其結(jié)果如圖4所示。

圖4 MLZC和TSMLZC對(duì)兩種噪聲的分辨效果

由圖4可以發(fā)現(xiàn):TSMLZC處理得到的變異系數(shù)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的MLZC,這表明基于時(shí)移粗?；幚淼玫降亩喑叨刃畔⒏€(wěn)定可靠,間接驗(yàn)證了時(shí)移分割的操作能夠很好地緩解傳統(tǒng)多尺度粗粒化操作的缺陷;此外,比較MLZC和TSMLZC的分布,可以發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)方法在任何尺度上都沒(méi)有出現(xiàn)混疊的現(xiàn)象,這證明其均有較好的信號(hào)分辨能力。

總之,根據(jù)上述結(jié)果,可以得出結(jié)論,即TSMLZC對(duì)不同類型的噪聲信號(hào)具備有效的分辨能力。

2 故障診斷模型

為了對(duì)滾動(dòng)軸承的不同工況和故障進(jìn)行檢測(cè),筆者在采集到原始故障信號(hào)后,計(jì)算其TSMLZC構(gòu)成故障特征數(shù)據(jù)樣本,采用GWO-SVM多模式分類器進(jìn)行工況識(shí)別(其中GWO-SVM分類器的參數(shù)設(shè)置和模型結(jié)構(gòu)參考王貢獻(xiàn)等人[17]的研究)。

基于TSMLZC和GWO-SVM的損傷識(shí)別步驟如圖5所示。

圖5 故障診斷模型的流程圖

詳細(xì)步驟如下:

1)預(yù)設(shè)軸承有h種工況,每種工況采集m組信號(hào),每組信號(hào)長(zhǎng)度設(shè)置為2 048;

2)求出每個(gè)樣本TSMLZC值,作為分類器的輸入特征向量;

3)將TSMLZC復(fù)雜度評(píng)估結(jié)果匯總,基于工況類型賦予其類別1～h,每種工況選擇j個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,余下樣本作為測(cè)試集,匯總后分別作為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù);

4)采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)GWO-SVM多模式分類器進(jìn)行訓(xùn)練,智能地設(shè)置SVM的最佳參數(shù)組合;

5)基于完備的GWO-SVM多模式分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的工況識(shí)別目標(biāo)。

3 故障診斷實(shí)驗(yàn)及分析

3.1 美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集

為驗(yàn)證TSMLZC+GWO-SVM在診斷滾動(dòng)軸承故障中的有效性,筆者利用公開軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證。

其中,軸承為6205-2RS深溝球軸承,基于電火花技術(shù)分別在軸承上加工出單點(diǎn)故障,故障尺寸分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm,載荷0 hp,電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 797 r/min;在12 kHz采樣頻率下收集正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾珠故障4種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)。

為了開展故障類型和嚴(yán)重程度的檢測(cè)實(shí)驗(yàn),筆者將故障軸承依據(jù)故障尺寸分為輕度、中度和重度三種嚴(yán)重程度,總共獲得10種類型的信號(hào),對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為1～10,分別記為正常NOR、內(nèi)圈輕度故障IRF1、滾珠輕度故障BF1、外圈輕度故障ORF1、內(nèi)圈中度故障IRF2、滾珠中度滾珠BF2、外圈中度故障ORF2、內(nèi)圈重度故障IRF3、滾珠重度滾珠BF3和外圈重度滾珠ORF3,每種狀態(tài)挑選50個(gè)樣本。

各種類型的軸承信號(hào)數(shù)據(jù)介紹如表1所示。

表1 軸承數(shù)據(jù)介紹

滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的波形如圖6所示。

圖6 0 hp負(fù)載下的軸承信號(hào)波形

隨后,筆者采用TSMLZC為特征提取工具,對(duì)滾動(dòng)軸承不同工況信號(hào)的特征進(jìn)行提取。MLZC、MSE、MPE和MFE也被引入用于對(duì)比實(shí)驗(yàn)。所有的模型和實(shí)驗(yàn)都基于MATLAB2019b進(jìn)行開發(fā)。

不同多尺度方法的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 不同多尺度方法的參數(shù)設(shè)置

5種特征提取工具所提取的故障特征如圖7所示。

圖7 5種特征提取工具提取的軸承故障特征

隨后,筆者將故障特征輸入至GWO-SVM分類器中進(jìn)行故障識(shí)別,每組工況選擇25個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,25個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)試。

5種方法的分類結(jié)果如圖8所示。

圖8 5種故障檢測(cè)方法的分類結(jié)果

詳細(xì)的分類結(jié)果如表3所示。

表3 5種故障檢測(cè)方法的詳細(xì)分類結(jié)果

從表3可以發(fā)現(xiàn):TSMLZC+GWO-SVM的準(zhǔn)確率最高,達(dá)到了98.8%,證明了其能夠有效地識(shí)別滾動(dòng)軸承的不同故障類型和嚴(yán)重程度。但其需要花費(fèi)807.41 s來(lái)提取故障特征,時(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他4種方法,即其缺點(diǎn)在于效率偏低。

相比較而言,基于MPE+GWO-SVM方法的準(zhǔn)確率也比較高,接近TSMLZC+GWO-SVM,同時(shí)其效率也較高,同樣適用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。

但需要指出的是,TSMLZC+GWO-SVM在特征提取階段無(wú)需設(shè)置額外參數(shù),完全基于數(shù)據(jù)自身的固有特性來(lái)估計(jì)復(fù)雜度,而其他方法均需設(shè)置較多參數(shù),因而TSMLZC+GWO-SVM能避免參數(shù)變動(dòng)所導(dǎo)致的不利影響。

實(shí)驗(yàn)中所使用的振動(dòng)信號(hào)采集自驅(qū)動(dòng)端,該部分離軸承較近,因而振動(dòng)傳遞過(guò)程中的損耗小,大量的振動(dòng)信息得以保留。但在部分情況下,傳感器只能布置在風(fēng)扇端,而風(fēng)扇所帶來(lái)的環(huán)境噪聲可能會(huì)削弱軸承故障所導(dǎo)致的振動(dòng)。因此,有必要檢驗(yàn)TSMLZC+GWO-SVM在使用基于風(fēng)扇端數(shù)據(jù)時(shí)的有效性。

同時(shí),為了檢驗(yàn)該方法和其他對(duì)比方法在識(shí)別不同工況下故障診斷的準(zhǔn)確率,筆者就不同負(fù)載下的振動(dòng)識(shí)別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),得到了驅(qū)動(dòng)端和負(fù)載端的不同負(fù)載下的識(shí)別準(zhǔn)確率結(jié)果,如表4所示。

表4 驅(qū)動(dòng)端和負(fù)載端的不同負(fù)載下的識(shí)別準(zhǔn)確率 (%)

由表4可以發(fā)現(xiàn):TSMLZC+GWO-SVM能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同工況的故障,準(zhǔn)確率均高于98%。此外,該方法在準(zhǔn)確率方面普遍優(yōu)于其他4種方法,證明了該方法的魯棒性。

3.2 東南大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集

為了驗(yàn)證TSMLZC+GWO-SVM故障診斷方法的性能,筆者利用另外的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)[18]。該滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)有兩種系統(tǒng)負(fù)載,分別是0 V和2 V,與美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)類似,不同負(fù)載對(duì)應(yīng)的是電機(jī)轉(zhuǎn)速差異,其它設(shè)置均不變。

文獻(xiàn)[18]中提供的數(shù)據(jù)包含8個(gè)通道,通道1是電機(jī)振動(dòng),通道2、3、4分別是行星齒輪箱中的滾動(dòng)軸承在X、Y和Z方向上的振動(dòng),通道5是電機(jī)扭矩,通道6、7、8是平行齒輪箱中的滾動(dòng)軸承在X、Y、Z方向上的振動(dòng)。

筆者首先使用0 V負(fù)載下的通道4數(shù)據(jù)。所使用的滾動(dòng)軸承故障類型包含正常、內(nèi)圈故障、滾珠故障、外圈故障和復(fù)合故障(內(nèi)圈故障+外圈故障),對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為1～5,分別記為NOR、IRF、BF、ORF、CF。

每種狀態(tài)挑選50個(gè)樣本,軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖如圖9所示。

圖9 軸承振動(dòng)信號(hào)的波形圖

隨后,筆者利用TSMLZC+GWO-SVM等5種故障診斷方法來(lái)診斷滾動(dòng)軸承的不同故障類型和工況,其中25組樣本作為訓(xùn)練樣本,剩余25組作為測(cè)試樣本。

5種方法的分類結(jié)果如圖10所示。

圖10 5種故障檢測(cè)方法的分類結(jié)果

詳細(xì)的分類結(jié)果如表5所示。

表5 5種故障檢測(cè)方法的詳細(xì)分類結(jié)果

由表5可以發(fā)現(xiàn):TSMLZC+GWO-SVM的準(zhǔn)確率最高,達(dá)到了94.4%,有7個(gè)被錯(cuò)誤分類的樣本,總體上能夠證明其可以有效識(shí)別滾動(dòng)軸承的故障類型。但同時(shí)該方法需要474.74 s來(lái)提取特征,時(shí)長(zhǎng)高于其他方法,這證明該方法的效率偏低。

總體來(lái)看,該方法自身不需要設(shè)置參數(shù),能夠避免參數(shù)設(shè)置所帶來(lái)的不確定性。此外,該方法能夠取得較不錯(cuò)的故障識(shí)別效果,證明了其可觀的性能,因此其可以用于滾動(dòng)軸承的故障識(shí)別中。

隨后,為了測(cè)試5種方法在基于不同通道信號(hào)和不同負(fù)載時(shí)的故障識(shí)別性能,筆者對(duì)不同負(fù)載下的8個(gè)通道的故障識(shí)別進(jìn)行了研究,結(jié)果如表6所示。

表6 驅(qū)動(dòng)端和負(fù)載端的不同負(fù)載下的識(shí)別準(zhǔn)確率 (%)

由表6可發(fā)現(xiàn):在利用TSMLZC+GWO-SVM對(duì)不同通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取時(shí),所獲得的識(shí)別準(zhǔn)確率差異較大,這證明每個(gè)通道所包含的信息量具有較大的差異;而MSE、MFE和MPE方法的性能相對(duì)比較穩(wěn)定,在多數(shù)時(shí)候準(zhǔn)確率優(yōu)于TSMLZC+GWO-SVM。

在采用通道1、通道3、通道4、通道5、通道6時(shí),TSMLZC+GWO-SVM的準(zhǔn)確率最高,這證明了該方法具有一定的診斷可行性;但是其對(duì)信號(hào)的來(lái)源有要求。

總體而言,TSMLZC+GWO-SVM能夠在一定程度上對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障識(shí)別,并判斷軸承的工況和故障類型。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)滾動(dòng)軸承的故障特征提取困難,以及常規(guī)方法需設(shè)置較多參數(shù)的問(wèn)題,筆者提出了一種基于TSMLZC和GWO-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。

利用美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)和國(guó)內(nèi)東南大學(xué)2種滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)對(duì)該方法和其他故障診斷方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和對(duì)比,可以得出以下結(jié)論:

1)與MLZC相比較,TSMLZC方法在測(cè)量時(shí)間序列的復(fù)雜度方面更穩(wěn)定,變異系數(shù)更小;

2)和基于MSE、MPE、MFE和MLZC的故障診斷方法相比,TSMLZC+GWO-SVM方法的準(zhǔn)確率更高,基于美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率為98.8%,而東南大學(xué)軸承數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率為94.4%,均高于其他幾種方法;

3)在診斷多種工況的故障時(shí),采用TSMLZC+GW-SVM的故障診斷方法也能夠獲得不錯(cuò)的識(shí)別準(zhǔn)確率,證明其能夠適用于多個(gè)工況下的故障識(shí)別問(wèn)題。

雖然筆者開發(fā)的故障診斷方法具有一定的潛力,但是其在特征提取效率方面存在明顯的不足。因此,筆者后續(xù)將就減小特征提取時(shí)間的問(wèn)題進(jìn)行研究,以提高該方法的故障診斷效率。