【摘 要】
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针对滚动轴承的故障振动信号具有非平稳特性以及在归类筛选方面支持向量机参数对其准确程度有一定关联的特点,提出一种将Morlet小波变换和人工鱼群参数优化结合的方法,并将其
【机 构】
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本钢集团有限公司计控中心,辽宁科技学院曙光大数据学院
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针对滚动轴承的故障振动信号具有非平稳特性以及在归类筛选方面支持向量机参数对其准确程度有一定关联的特点,提出一种将Morlet小波变换和人工鱼群参数优化结合的方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。通过对Morlet小波进行参数优化,能够很好的匹配故障信号的特征点,达到去噪的目的;运用人工鱼群算法进行参数优化能够使故障分类在准确率方面得到提高。实验结果证明该方法能有效地从强噪声背景中提取故障特征,能够很好的识别出不同的故障状态。
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