本文關(guān)鍵詞：基于最小二乘映射和SVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承故障診斷中存在的早期非平穩(wěn)微弱故障信號特征提取困難、特征參量分辨率低、早期故障診斷困難等問題,提出了一種基于最小二乘映射(LSM)的故障特征參量優(yōu)化和支持向量機(SVM)的故障診斷方法。首先計算出能夠反映滾動軸承狀態(tài)的無量綱時域特征參量;其次通過LSM理論進行優(yōu)化計算出來的無量綱時域特征參量,構(gòu)建高敏感度的特征參量;最后將通過敏感度識別因子指數(shù)(DI)選取優(yōu)化過的特征參量作為樣本輸入到SVM中進行診斷,通過逐次推理診斷出軸承故障類型。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效地診斷出滾動軸承的故障類型。
【作者單位】： 江南大學(xué)江蘇省食品先進制造裝備技術(shù)重點實驗室;江南大學(xué)機械工程學(xué)院;日本國立三重大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 LSM SVM 無量綱特征參量
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： (3日本國立三重大學(xué),日本514-8507)0引言在國民經(jīng)濟中,滾動軸承被稱為工業(yè)的關(guān)節(jié),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到機床、汽車、飛機、艦船等設(shè)備中[1-2]。作為旋轉(zhuǎn)機械傳動設(shè)備的關(guān)鍵零部件,滾動軸承是否處于工作狀態(tài)將直接影響到整個車間的生產(chǎn)效率和企業(yè)的經(jīng)濟效益。在旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障類

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