【摘 要】
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对机械设备故障诊断过程中故障样本较难提取和运行转速、载荷多变导致诊断方法的适用性不强、准确性不高等问题进行分析,结合支持向量数据描述(Support Vector Data Descript
【机 构】
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珠海城市职业技术学院机电工程学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
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对机械设备故障诊断过程中故障样本较难提取和运行转速、载荷多变导致诊断方法的适用性不强、准确性不高等问题进行分析,结合支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法与模糊核聚类(Kernelbased Fuzzy c-Means,KFCM)算法,提出一种基于半监督学习的SVDD-KFCM(Semi-supervised SVDD-KFCM,SSKFCM)方法用于轴承故障检测。实验表明,在复杂多载荷工况下该算法可有效检测轴承故障,诊断准确率较高。
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