【摘 要】
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根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解
【机 构】
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华北电力大学机械工程系,河北省第二建筑工程公司
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根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据。分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率。
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