【摘 要】
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针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机（SVM,support vector machine）与粒子群优化（PSO,particle swarm optimization）相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域
【基金项目】
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重庆市科技人才培养计划资助项目(CSTC2013KJRC-TDJS40010)~~
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针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机（SVM,support vector machine）与粒子群优化（PSO,particle swarm optimization）相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域与小波包能量特征,使表征振动信号的特征具有较好的可靠性和敏感性,提高了故障的诊断准确率。采用PSO算法对SVM的惩罚参数和径向基核函数参数进行寻优,并与其它参数寻优算法进行比较分析。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法不仅对电机轴承的外圈故障、内圈故障和滚珠故障有很好的识别效果,而且
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