【摘 要】
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滚动轴承的故障诊断对于提高工业生产效率,保障工业生产的稳定安全地运行具有重要意义;为了提高滚动轴承故障识别的正确率,提出一种使用KNN-朴素贝叶斯决策组合算法对滚动轴
【机 构】
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四川大学电子信息学院,电子信息控制重点实验室
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滚动轴承的故障诊断对于提高工业生产效率,保障工业生产的稳定安全地运行具有重要意义;为了提高滚动轴承故障识别的正确率,提出一种使用KNN-朴素贝叶斯决策组合算法对滚动轴承故障诊断;组合算法利用朴素贝叶斯算法对使用不同K值的KNN算法初步分类结果进行再分类以达到提高滚动轴承故障识别的目的;首先,使用小波包能量法对滚动轴承振动信号进行能量特征提取,然后使用多个参数K值不同的KNN算法对能量特征数据预分类,得到多个KNN算法分类结果集,将分类结果集进行处理得到预分类结果集,将预分类结果集作为朴素贝叶斯算法的输入,
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