基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

陆爽

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基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

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提出了基于奇异值分解和支持向量机进行滚动轴承故障诊断的新方法.对故障轴承的状态特征提取和故障特征准确分类是解决该问题的两个关键.奇异值分解可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征矢量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归.利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用奇异值分解对其提取状态主特征矢量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别.试验结果表明,奇异值分解后的主特征矢量与支持向量机相结合可以很好的分辨出轴承的正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力.与常用的人工神经网络方法相比,该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和精确性.

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来源
《农业工程学报》 |2007年第4期|115-119|共5页
作者
陆爽;
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作者单位

浙江师范大学交通学院,金华,321019;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;自动推理、机器学习;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 奇异值分解; 主特征矢量; 支持向量机; 模式识别;

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