【摘 要】
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为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数犮和核函数参数犵选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法;首先通
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为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数犮和核函数参数犵选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法;首先通过实验采集多种工况下故障轴承和正常轴承的振动信号,从振动信号中提取能够表征轴承运行状态的时频域特征以及基于小波包分析的特征向量来作为GA-SVM的输入,然后在SVM的基础上,针对SVM的惩罚参数和核函数参数在不同应用场景下的取值难以确定的特性,采用了遗传算法对支持向量机进行参数优化的GA-SVM算法进行模式识别;实验结果显示,基于小波包和G
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