【摘 要】
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将小波包变换与LDA算法相结合,提出了一种基于LDA模型的滚动轴承故障类型检测新方法。首先通过小波包变换提取轴承振动信号的能量特征及其所包含的故障信息特征,并用＂词袋＂模型
【基金项目】
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湖南省科技计划项目(2014FJ3057);湖南省教育科学“十二五”规划课题(XJK012CGD022);湖南省普通高等学校教学改革研究课题(湘教通[2012]401号544)
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将小波包变换与LDA算法相结合,提出了一种基于LDA模型的滚动轴承故障类型检测新方法。首先通过小波包变换提取轴承振动信号的能量特征及其所包含的故障信息特征,并用＂词袋＂模型将故障信息特征表示成视觉词向量,然后利用LDA模型对轴承故障类型进行判别。试验表明,该方法能精确提取轴承的故障信息特征,快速检测出轴承的故障类型,与SVM等方法相比检测精度更高,鲁棒性更强,具有很好的故障检测效果。
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