【摘 要】
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针对轴承故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析和极端学习机的轴承故障识别方法。首先应用小波分析的方法计算轴承时域信号的小波系数能量作为原始特征,然后应用核主元分析
【机 构】
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安庆师范大学物理与电气工程学院; 合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFF0102200);国家自然科学基金(51607004);安徽省自然科学基金(1608085QF157);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016207)资助
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针对轴承故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析和极端学习机的轴承故障识别方法。首先应用小波分析的方法计算轴承时域信号的小波系数能量作为原始特征,然后应用核主元分析方法对高维的原始特征进行优选和降维,最后将优选和降维后的特征应用极端学习机方法建立故障诊断模型,从而区分各类轴承故障。SKF6205滚动轴承故障诊断实验结果表明,核主元分析方法能较好地获取故障响应信号的本质特征,并可直观地描述出了各个故障的低维分布特征,可有效提高轴承故障的诊断正确率。
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