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基于等距映射和最小二乘支持向量机的转盘轴承故障识别方法

论文摘要

针对转盘轴承振动信号微弱,具有非线性、非平稳性的特点,提出将等距映射与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,提取转盘轴承振动信号多分形特征并进行特征重构;然后,通过等距映射方法对特征信息进行维数约简处理;最后,将处理后的特征向量输入最小二乘支持向量机模型中进行故障状态识别。某型号转盘轴承全寿命加速试验表明,与未进行降维处理相比,经等距映射降维处理后的识别精度提高了12%,证明了该方法的可行性和有效性。

论文目录

  • 1 基于wavelet leader的多分形特征提取
  • 2 基于ISOMAP与LSSVM分析的转盘轴承故障类型识别
  •   2.1 等距映射流行学习方法
  •   2.2 最小二乘支持向量机
  • 3 实例分析
  •   3.1 转盘轴承全寿命加速试验
  •   3.2 数据处理分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵祥龙,陈捷,洪荣晶,潘裕斌

    关键词: 转盘轴承,等距映射,特征降维,最小二乘支持向量机

    来源: 轴承 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 机械工业

    单位: 南京工业大学机械与动力工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51375222),2014年度高校“青蓝工程”中青年学术带头人

    分类号: TH133.3

    DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2019.06.015

    页码: 56-61

    总页数: 6

    文件大小: 1230K

    下载量: 94

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/379d887b7d05bd1fb5132ebd.html