【摘 要】
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针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种最大相关峭度解卷积与改进的最小二乘支持向量机的故障诊断方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积提取不同运行状态下
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503181）
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针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种最大相关峭度解卷积与改进的最小二乘支持向量机的故障诊断方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积提取不同运行状态下轴承特征信息,然后利用最小二乘支持向量机对提取的特征信息进行监督学习,同时利用改进的布谷鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的核参数和惩罚因子在寻优过程中陷入局部最优、收敛精度差的问题,提升故障诊断的识别率。实测不同运行状态的轴承数据验证方法的有效性,实验结果表明,改进后的算法可有效准确识别滚动轴承各类状态,是一种可靠的轴承故障诊断方法。
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