滚动轴承声发射特征的单分类方法及其应用

胥永刚; 冯明时; 谢志聪; 张建宇

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滚动轴承声发射特征的单分类方法及其应用

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摘要

提出基于支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承声发射特征的单分类智能诊断方法，适用于故障监测和诊断中缺少故障样本的情况。首先利用谐波小波优良的频域盒形特性，将滚动轴承声发射信号分解到相互独立互不重叠的若干频带内，然后求取主要频带内信号的能量并归一化处理，进而将归一化能量特征作为特征向量输入SVDD分类器中进行故障识别和分类。试验表明，该方法只需要正常轴承声发射特征作为学习样本，不需要其他非目标样本即可实现故障轴承的识别，与支持向量机分类方法比较具有更高的准确率。

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来源
《轴承》 |2012年第9期|43-46,58|共5页
作者
胥永刚; 冯明时; 谢志聪; 张建宇;
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作者单位

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京 100124;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京 100124;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京 100124;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京 100124;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 声发射; 谐波小波; 支持向量数据描述; 单分类;

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