本文選題：滾動軸承 + 故障診斷��； 參考：《軸承》2016年06期

【摘要】：常規(guī)的信號處理方法通常無法對滾動軸承的混合故障進行有效診斷,因此將小波包能量與決策樹算法相結(jié)合,用于滾動軸承混合故障診斷。首先,用小波包能量方法對故障信號進行特征提取;然后,提取向量作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練決策樹故障模型;最后,將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的決策樹故障模型,實現(xiàn)故障分類。滾動軸承混合故障試驗表明:該方法具有原理簡單、準確率高的優(yōu)點。
[Abstract]:The conventional signal processing method usually can not diagnose the hybrid fault of rolling bearing effectively, so the wavelet packet energy is combined with the decision tree algorithm to diagnose the hybrid fault of rolling bearing. Firstly, the wavelet packet energy method is used to extract the feature of the fault signal; then, the extraction vector is used as the training sample training decision tree fault model; finally, the test sample is input into the trained decision tree fault model to realize fault classification. The mixed fault test of rolling bearing shows that this method has the advantages of simple principle and high accuracy.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)中益發(fā)電有限公司;中電投河南電力有限公司技術(shù)信息中心;鄭州恩普特科技股份有限公司;
【分類號】：TH133.33

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1991002