家电科技 ›› 2023, Vol. 0 ›› Issue (1): 80-83.doi: 10.19784/j.cnki.issn1672-0172.2023.01.013
刘圆圆, 江俊, 曹继来, 王利亚, 赵圣宇
LIU Yuanyuan, JIANG Jun, CAO Jilai, WANG Liya, ZHAO Shengyu
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。
中图分类号: