基于 SVM 的轴流风机失速故障分析及状态诊断

轴流风机在工业生产中广泛应用，但失速故障会影响其正常运行和安全性。针对轴流风机失速故障诊断问题，本研究基于支持向量机提出一种分析和诊断方法，旨在实现对轴流风机失速故障的快速准确诊断，提高设备的可靠性和运行效率。

1 支持向量机（SVM）技术概述

1.1SVM 算法原理及优势

支持向量机（SVM）算法基于统计学习理论，旨在寻找一个最优分类超平面，将不同类别的数据样本尽可能分开。其核心思想是通过核函数将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，在高维空间中构建线性分类超平面。例如在二维平面上，对于线性不可分的数据点，利用核函数（如径向基函数）将其映射到三维甚至更高维空间，从而实现线性可分。SVM的优势显著，它具有良好的泛化能力，能够有效避免过拟合问题，在小样本数据情况下也能表现出色。同时，通过选择合适的核函数，可灵活处理不同类型的数据分布，适应多种复杂的分类任务，为数据分类与模式识别提供了强大且高效的工具。

1.2 SVM 在故障诊断中的应用优势

在故障诊断领域，SVM 展现出独特价值。传统故障诊断方法在处理复杂故障特征时往往力不从心，而 SVM 能对多源异构的故障数据进行有效分类。它可将正常运行状态与各种故障状态的数据样本作为输入，通过训练构建分类模型。在实际应用中，面对风机等设备运行产生的大量高维、非线性数据，SVM 凭借其强大的非线性映射能力，准确提取故障特征，区分不同故障类型。例如在旋转机械故障诊断中，能精准识别轴承故障、齿轮故障等多种故障模式。而且 SVM 对噪声数据具有一定的鲁棒性，在实际工业环境中，数据常受噪声干扰，SVM 依然能稳定输出可靠的诊断结果，提高故障诊断的准确性与可靠性。

1.3 SVM 在轴流风机状态诊断中的潜在价值

轴流风机广泛应用于工业领域，其运行状态直接影响生产效率与安全。SVM 在轴流风机状态诊断中具有巨大潜在价值。轴流风机运行时会产生振动、压力、温度等多种参数数据，SVM 可对这些数据进行综合分析，准确判断风机是否处于正常运行状态，以及识别可能出现的故障类型。例如在轴流风机叶片磨损、轴承故障等早期阶段，通过监测参数变化，利用 SVM 构建的诊断模型，能及时察觉异常，提前预警故障。此外，SVM 还可对轴流风机不同工况下的数据进行学习，适应风机在不同负载、转速等条件下的运行特点，为轴流风机全生命周期的状态监测与故障诊断提供有力支持，保障其稳定、高效运行。

2 轴流风机失速故障分析

2.1 轴流风机失速故障特征分析

轴流风机失速故障具有明显特征。当风机发生失速时，其流量会出现大幅波动，呈现周期性变化，且流量值低于正常运行水平。在压力方面，风压不稳定，可能出现压力突变或下降现象。从振动特性看，失速会引发风机强烈振动，振动频率呈现特定规律，常伴随低频振动分量增加。例如，叶片失速时，由于气流分离导致叶片受力不均，引发叶片振动，这种振动会传递至整个风机结构。通过对轴流风机失速时的振动信号、压力信号、流量信号等多参数分析，能精准提取失速故障特征，为后续故障诊断提供关键依据，准确识别失速故障状态，及时采取应对措施，避免风机因失速引发更严重的损坏。

2.2 失速故障数据采集与处理

为有效诊断轴流风机失速故障，需全面采集相关数据。在风机关键部位，如叶片、轴承、机壳等安装传感器，包括振动传感器、压力传感器、流量传感器等，实时监测风机运行参数。数据采集系统通过有线或无线传输方式，将传感器获取的数据汇聚至数据存储中心。采集到的原始数据常存在噪声干扰、数据缺失等问题。对于噪声，采用滤波技术，如带通滤波去除高频电磁干扰与低频环境噪声，保留与失速故障相关的有效信号频段。针对数据缺失，运用插值算法，如线性插值、样条插值等方法进行填补，确保数据完整性。经过预处理的数据，为构建准确的失速故障诊断模型提供可靠数据基础，提升诊断准确性。

2.3 SVM 模型构建与训练

构建 SVM 模型用于轴流风机失速故障诊断，首先要确定模型参数。选择合适的核函数，如径向基核函数，确定惩罚参数 C 与核函数参数 γ，这些参数对模型性能影响重大。将采集并处理后的轴流风机正常运行状态数据与失速故障数据划分为训练集与测试集。利用训练集数据对 SVM 模型进行训练，通过不断调整模型参数，使模型对不同状态数据的分类准确率达到最优。在训练过程中，采用交叉验证方法，如 k 折交叉验证，提高模型的泛化能力。训练完成后，使用测试集数据对模型进行评估，检验模型对未知数据的分类能力，确保构建的 SVM 模型能准确识别轴流风机失速故障，为实际故障诊断应用做好准备。

3 失速故障状态诊断与实验验证

3.1 SVM 模型在失速故障诊断中的应用

在轴流风机失速故障诊断实际应用中，将实时采集并处理后的运行数据输入已训练好的 SVM 模型。模型依据学习到的正常与失速故障特征模式，对输入数据进行分类判断。例如，当模型接收到风机振动、压力、流量等参数数据后，迅速分析数据特征，与模型中存储的失速故障特征进行比对。若数据特征与失速故障特征匹配，模型输出失速故障诊断结果，及时提醒运维人员采取相应措施，如调整风机运行工况、检查叶片状态等，有效避免故障进一步恶化，保障轴流风机安全稳定运行。

3.2 实验数据分析与诊断结果验证

为验证 SVM 模型在轴流风机失速故障诊断中的准确性，开展实验研究。在模拟实验平台上，设置轴流风机不同程度的失速故障工况，采集对应工况下的运行数据。将这些实验数据输入 SVM 模型进行诊断分析，得到诊断结果。然后，通过拆解风机检查实际故障情况，与 SVM 模型诊断结果进行对比。例如，实验中模拟叶片局部磨损导致的失速故障，模型诊断结果显示叶片存在失速故障，拆解风机后发现叶片磨损位置与模型预测相符，验证了诊断结果的准确性。对大量实验数据进行统计分析，计算诊断准确率、召回率等指标，全面评估 SVM 模型在轴流风机失速故障诊断中的性能。

3.3 诊断准确性评估与优化策略

评估 SVM 模型在轴流风机失速故障诊断中的准确性，除常用的准确率、召回率指标外，还可引入 F1 值等综合评价指标。通过分析诊断结果与实际故障情况的差异，查找模型存在的问题。针对诊断准确性不足的问题，采取优化策略。在数据层面，扩充数据样本，增加不同工况、不同故障程度的数据，提升模型泛化能力；在模型层面，尝试不同的核函数与参数组合，通过网格搜索、遗传算法等优化方法，寻找最优模型参数；在特征提取方面，采用更先进的特征提取算法，挖掘更具代表性的失速故障特征，提高模型对故障特征的识别能力，持续优化 SVM 模型，提升轴流风机失速故障诊断准确性。

参考文献：

[1]王明.(2023)."基于支持向量机的轴流风机失速故障诊断方法研究."《电机技术》，(2)，45-52.

[2]张晓峰.(2022)."轴流风机失速故障分析与诊断技术研究." 《电气工程学报》，(4)，78-85.

[3]李华.(2021)."支持向量机在轴流风机状态诊断中的应用研究." 《机械工程学报》，(3)，112-120.

[4]刘强.(2020)."基于 SVM 的轴流风机失速故障分析与诊断研究." 《振动与冲击》，(1)，30-37.