小波包-支持向量数据描述在轴承性能退化评估中的应用研究

潘玉娜; 陈进

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小波包-支持向量数据描述在轴承性能退化评估中的应用研究

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轴承是旋转机械中的关键部件,相对于故障模式识别,性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护以实现零停机率.小波包分解可以对信号进行更为精细的刻画,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法.基于此,提出了一种基于小波包-支持向量数据描述的轴承性能退化评估方法,该方法以小波包分解的节点能量构成特征向量,仅需要正常状态下的数据样本即可用支持向量数据描述建立知识库,在一定程度上实现了对待测样本退化程度的定量评估.通过应用于轴承不同点蚀大小和其加速疲劳寿命试验的全寿命周期,验证了所提出方法的可行性和有效性.

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来源
《振动与冲击》 |2009年第4期|164-167|共4页
作者
潘玉娜; 陈进;
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作者单位

上海交通大学,机械系统与振动国家重点实验室,上海,200240;

上海交通大学,机械系统与振动国家重点实验室,上海,200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信理论;机械运行与维修;
关键词
支持向量数据描述; 小波包分解; 性能退化评估; 加速疲劳寿命试验; 轴承;

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