支持矢量数据描述(Support vector data description,SVDD)是一种单值分类方法,可以解决故障诊断中故障样本缺乏的问题。矢双谱方法是基于全矢谱信息融合的双谱分析方法,能够有效融合旋转机械的双通道信息,更加全面、准确地反映信号中所包含的非线性故障特征信息。为实现在缺乏故障样本的情况下,对设备故障进行有效的智能诊断,提出一种矢双谱和SVDD相结合的智能故障诊断方法。采用矢双谱对双通道信号进行处理并提取特征矢量,作为SVDD的输入参数,建立起分类模型即可对机器运行状态进行分类。将该方法应用于齿轮箱的故障诊断中,结果表明可有效提取齿轮箱信号的特征信息,提高SVDD在故障诊断中的准确度。
双谱是处理非线性、非高斯性信号的有力工具,而支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种单值分类方法,可以解决故障诊断中故障样本缺乏的问题。基于此,提出一种基于双谱和SVDD相结合的故障智能诊断方法。该方法采用双谱对振动信号进行处理并提取特征向量,以此作为SVDD的输入参数进行训练和分类。将该方法应用于滚动轴承的故障诊断中,结果表明,该方法可以有效提取轴承信号的特征信息,提高SVDD在故障诊断中的准确性。
