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基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究
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国家自然科学基金资助项目(61106107)


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    摘要:

    针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机多分类算法进行故障类型的识别。实验与仿真结果表明:基于相关原则优化阈值的小波变换和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法能有效地诊断出滚动轴承的典型故障。

    Abstract:

    Aimed at the fault of roller bearing, the method of fault diagnosis of roller bearings based on correlative principles of optimum threshold plus wavelet noise elimination and Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) in combination was presented. Correlative principles of optimum threshold plus wavelet transformation was applied to extract the feature of fault of roller bearings at early stage, energy feature method was used for signal extraction. And then, the recognition of fault types were carried out by using LS-SVM classified algorithm. Testing and simulation results show that the fault diagnosis method based on correlative principles of optimum threshold plus wavelet transformation and LS-SVM in combination can diagnose typical faults of the roller bearing effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩星,熊静琪,王李立,秦枭品.基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究[J].机床与液压,2014,42(9):154-158.
.[J]. Machine Tool & Hydraulics,2014,42(9):154-158

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  • 在线发布日期: 2015-01-09
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