【摘 要】
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机车走行部的故障诊断是保障机车安全运行的重要手段之一。鉴于目前机车走行部滚动轴承故障诊断中存在的特征提取困难、故障诊断不准确等问题,提出一种基于最小二乘支持向量
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机车走行部的故障诊断是保障机车安全运行的重要手段之一。鉴于目前机车走行部滚动轴承故障诊断中存在的特征提取困难、故障诊断不准确等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。通过主成分分析方法(PCA)对机车走行部滚动轴承的故障特征进行特征提取,将提取后的特征向量输入到故障诊断模型中,结合最小二乘支持向量机原理实现机车走行部滚动轴承的故障诊断。仿真结果表明,相比其他方法而言分类准确率达到了100%,模型构建时间为3.642 s,满足机车走行部滚动轴承的诊断要求。将最小二乘支持向量机引入并应用到机车走行部故障诊断领域中,为机车走行部故障诊断系统的研究与开发提供新思路和新方法。
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