基于二次奇异值分解和最小二乘支持向量机的轴承故障诊断方法

李葵; 范玉刚; 吴建德

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基于二次奇异值分解和最小二乘支持向量机的轴承故障诊断方法

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为了解决奇异值分解(SVD)对不同信号分解的有效奇异值个数不同,而影响故障识别准确性的难题,提出了基于二次SVD和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的故障诊断方法.该方法利用奇异值曲率谱自适应选择有效奇异值重构信号,进行二次SVD处理,获得相同个数的正交分量,求解其能量熵,并构造故障特征向量,用于LS-SVM分类模型故障识别.将该方法应用于轴承故障诊断,与利用特定个数的主奇异值作为特征向量的方法相比,准确度提高了13.34％,表明了该方法的可行性和有效性.

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来源
《计算机应用》 |2014年第8期|2438-24412446|共5页
作者
李葵; 范玉刚; 吴建德;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明650500;

云南省矿物管道输送工程技术研究中心;

昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明650500;

云南省矿物管道输送工程技术研究中心;

昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明650500;

云南省矿物管道输送工程技术研究中心;

昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
二次奇异值分解; 最小二乘支持向量机; 能量熵; 故障诊断;

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