【摘 要】
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针对高速列车走行部滚动轴承故障诊断模型构建时间较长、诊断准确率不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法。该方法利用小波包变换构造能量特
【机 构】
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广西大学机械工程学院,重庆大学机械工程学院,广西大学科技处
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针对高速列车走行部滚动轴承故障诊断模型构建时间较长、诊断准确率不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法。该方法利用小波包变换构造能量特征集,使用粗糙集属性约简算法对离散后的能量特征集处理,得到最小约简,将其输入到基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型中进行状态识别。测试实例证明了粗糙集属性约简算法不仅保留了能量特征集的重要属性,缩短了后期故障诊断模型构建时间,而且保证了故障诊断的准确率,其模型构建时间为0.071 s,故障诊断准确率为100%。因此,RS和LSSVM相结合是一种优秀的故障诊断方法,可以作为高速列车走行部滚动轴承故障诊断的新思路。
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