【摘 要】
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针对滚动轴承常见故障,提出利用网格搜索(GS)优化序列最小支持向量机(SM-SVM)的故障诊断方法.首先,对提取的滚动轴承振动信号进行预处理,并对其分别提取峭度指标、偏度系数、
【基金项目】
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江苏省重点研发计划—产业前瞻工艺性关键技术(BE2015011-3)
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针对滚动轴承常见故障,提出利用网格搜索(GS)优化序列最小支持向量机(SM-SVM)的故障诊断方法.首先,对提取的滚动轴承振动信号进行预处理,并对其分别提取峭度指标、偏度系数、方均根值等时域统计量和小波包分解节点能量等特征,并对特征向量进行归一化和PCA降维处理.其次,利用GS算法对SM-SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化,以提高滚动轴承故障模式识别的正确率.最后,利用MATLAB LIBSVM工具箱对滚动轴承不同故障进行模式识别,并将本方法与SM-SVM和LS-SVM方法进行了比较.结果发现,改进方法
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