基于IVMD-SVM的冰箱声振故障诊断方法
刘圆圆
江俊
曹继来
王利亚
赵圣宇
合肥美的电冰箱有限公司 安徽合肥 230601
摘要：针对冰箱生产中因工人安装失误造成的声振异常的问题,提出一种基于改进的变分模态分解-支持向量机(IVMD-SVM)的冰箱声振故障诊断方法,实现冰箱声振的故障自检.首先使用采集器获取不同工况下冰箱声振信号,然后对声振信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集和测试集,接着使用训练集训练SVM模型,最后将训练好的模型应用测试集,输出故障识别结果.结果表明该方法有较高的诊断准确率(95.6％、96.8％),是一种适用于实际工况的冰箱声振故障诊断方法.
关键词：冰箱故障诊断变分模态分解支持向量机声振
分类号：TB535(声学工程)
论文发表日期：2023-02-28
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：4( 80-83 )
英文信息