【摘 要】
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提出了一种基于小波与AR模型的SVM的故障诊断方法,对故障轴承(型号6205-2RS JEM SKF)振动信号进行分析。该方法首先对滚动轴承振动信号进行小波变换,通过变换提取出每层的小波
【机 构】
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湖南铁道职业技术学院铁道供电与电气学院
【基金项目】
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2016年湖南省教育厅科学研究项目(16B176):基于多源信息融合的电动汽车滚动轴承故障诊断与预测系统研究
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提出了一种基于小波与AR模型的SVM的故障诊断方法,对故障轴承(型号6205-2RS JEM SKF)振动信号进行分析。该方法首先对滚动轴承振动信号进行小波变换,通过变换提取出每层的小波系数;然后对每层小波系数建立AR模型,最后将自回归模型的参数作为特征向量输入SVM分类器。通过SVM分类器来识别滚动轴承的故障类型,实验结果验证了该方法的有效性。
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