基于VMD和SVM的家用空调外机故障识别研究
刘芝庭
王宇华
郑文炜
1.佛山科学技术学院机电工程系,广东佛山,5280002.佛山科学技术学院机电工程系,广东佛山,5280003.佛山科学技术学院机电工程系,广东佛山,528000
摘要：运用泄露能量确定变分模态分解(VMD)预设分解个数K值.计算本征模态函数(IMF)自相关函数的能量集中比和IMF分量与原信号的相关系数,定义Q为能量集中比与相关系数的比值,提出一种用Q值判断噪声IMF分量的新方法.利用粒子群算法(PSO)优化核函数为径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)的惩罚因子C和σ参数.对家用空调外机4种工况进行模式识别,识别正确率达到98％.
关键词：变分模态分解支持向量机粒子群算法故障诊断
分类号：TM925.12(电气化、电能应用)
资助基金：广东省公益研究与能力建设专项(2015A010103017)广东省公益研究与能力建设专项(2015B010101014)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 34-43 )
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