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吉林省教育厅科研项目([2005]88)

作品数：1 被引量：14H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇矢量
  • 1篇特征矢量
  • 1篇奇异值
  • 1篇奇异值分解
  • 1篇轴承
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模式识别
  • 1篇故障模式识别
  • 1篇滚动轴承

机构

  • 1篇浙江师范大学

作者

  • 1篇陆爽

传媒

  • 1篇农业工程学报

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别被引量：14
2007年
提出了基于奇异值分解和支持向量机进行滚动轴承故障诊断的新方法。对故障轴承的状态特征提取和故障特征准确分类是解决该问题的两个关键。奇异值分解可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征矢量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用奇异值分解对其提取状态主特征矢量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,奇异值分解后的主特征矢量与支持向量机相结合可以很好的分辨出轴承的正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力。与常用的人工神经网络方法相比,该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和精确性。
陆爽
关键词：滚动轴承奇异值分解支持向量机模式识别
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共1页<1>
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