【摘 要】
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为充分利用滚动轴承在时域、频域和时-频域上的特征值,改善故障诊断准确率,提出一种混合域特征选取方式。对原始信号进行多分辨SVD降噪处理,分别生成时域、频域和时-频域混合
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61663017)
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为充分利用滚动轴承在时域、频域和时-频域上的特征值,改善故障诊断准确率,提出一种混合域特征选取方式。对原始信号进行多分辨SVD降噪处理,分别生成时域、频域和时-频域混合特征集。对混合域中含有诸如特征集维数大、各特征值间冗余度过高的缺点,在特征选取上,采用加权最大相关最小冗余的选取方式,以极限学习机分类正确率为依据,从含有18个特征的混合域中最后选取出8个最优特征向量。实验数据分析显示,故障识别精度可达到97.5%,证明该方法可以有效的实现轴承故障类型诊断。
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