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基于SVM和KPCA的滚动轴承故障诊断
被引量:
8
1
作者
宋丹丹
魏域琴
范启富
《化工自动化及仪表》
CAS
2019年第12期988-992,共5页
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断...
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断。实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
SVM
KPCA
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职称材料
题名
基于SVM和KPCA的滚动轴承故障诊断
被引量:
8
1
作者
宋丹丹
魏域琴
范启富
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院系统控制与信息处理教育部重点实验室
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2019年第12期988-992,共5页
文摘
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断。实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化。
关键词
故障诊断
滚动轴承
SVM
KPCA
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
SVM
KPCA
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM和KPCA的滚动轴承故障诊断
宋丹丹
魏域琴
范启富
《化工自动化及仪表》
CAS
2019
8
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