【摘 要】
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提出了一种基于自适应相关向量机(Adaptive multiclass relevance vector machines,A-MRVM)的滚动轴承故障识别方法,该方法利用遗传算法对多分类相关向量机核函数参数进行优
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51575331),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0646),滁州学院科研启动基金项目(2016QD08)资助.
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提出了一种基于自适应相关向量机(Adaptive multiclass relevance vector machines,A-MRVM)的滚动轴承故障识别方法,该方法利用遗传算法对多分类相关向量机核函数参数进行优化,依据故障样本自身特性自适应地选取最优核参数,克服核参数人为选取的不确定性,从而构建基于自适应多分类相关向量机的故障识别模型。将该故障识别模型应用于滚动轴承故障识别中,分别提取滚动轴承振动信号小波包能量及EEMD(Ensemble empirical mode decomposition)能量
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