基于主元分析的支持向量数据描述机械故障诊断

潘明清; 周晓军; 吴瑞明; 雷良育

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基于主元分析的支持向量数据描述机械故障诊断

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针对机械故障诊断缺乏故障样本的问题,提出了故障诊断单值分类法--支持向量数据描述法(SVDD).这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态.试验以轴承为研究对象,采用主元分析法(PCA)作数据前处理,提取振动信号的统计特征值,得到的主元特征指标输入到SVDD分类器进行训练和测试.试验结果表明,PCA对正常和故障样本有较大的区分度,SVDD分类器能很好的分辨出轴承正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力.

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来源
《传感技术学报》 |2006年第1期|128-131|共4页
作者
潘明清; 周晓军; 吴瑞明; 雷良育;
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作者单位

浙江大学现代制造工程研究所,杭州,310027;

浙江大学现代制造工程研究所,杭州,310027;

浙江科技学院机械系,杭州,310012;

江苏技术师范学院机械系,江苏,常州,213001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
故障诊断; 特征提取; 主元分析; 支持向量数据描述; 轴承;

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