【摘 要】
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为有效降低滚动轴承故障特征的维数并提高诊断准确率,提出基于小波包分解的故障特征提取算法及特征向量的构造方法,对不同状态下的轴承振动信号进行分解,得到用于表征轴承运
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61164009);江西省教育厅科学技术研究项目资助(GJJ14420);江西省自然科学基金资助项目(20132BAB206026)
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为有效降低滚动轴承故障特征的维数并提高诊断准确率,提出基于小波包分解的故障特征提取算法及特征向量的构造方法,对不同状态下的轴承振动信号进行分解,得到用于表征轴承运行状态的八维特征集合。提出基于主成分分析法的轴承故障特征融合方法,提取其运行状态特征参数的主成分并输入支持向量机分类器中进行识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用主成分分析法与支持向量机相结合的方法,既能降低特征维数,减少计算的复杂性,又能有效地表征轴承的运行状态,比单独使用支持向量机分类器的方法诊断准确率更高,训练时间更短。
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