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基于支持向量机和镜像延拓的Hilbert-Huang变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:5

HHT Based on SVM and Mirror Extension and Its Application in Fault Diagnosis of Rolling Bearings
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摘要 采用镜像延拓处理端点效应的Hilbert-Huang变换要求将镜面放置在局部极值点处,对于长数据序列,可以先截断一部分数据,再将镜面放置在局部极值点处;但这种方法对于短数据序列显然不妥。鉴于此,利用支持向量机在小样本预测上的优势,将其与镜像延拓的Hilbert-Huang变换相结合,有效地抑制了端点效应,并通过仿真试验进行了验证。 The mirror surface is needed to put at the local extreme point in the Hilbert - Huang Transform(HHT) based on mirror extension to deal with end effect. A part of data can be cut off for long data sequence, then mirror surface is put at the local extreme point, but this method is inapplicable to short data sequence. Therefore, take advantage of Support Vector Machines (SVM) in the prediction of small sample and combined it with HHT based on mirror extension, end effect is controlled effectively and is verified by simulation experiment.
出处 《轴承》 北大核心 2009年第12期40-43,共4页 Bearing
基金 国防科技重点实验室基金项目(51457120104JB3505)
关键词 滚动轴承 故障诊断 HILBERT-HUANG变换 镜像延拓 支持向量机 rolling bearing fault diagnosis Hilbert-Huang Transform mirror extension Support Vector Machines
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