【摘 要】
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为实现滚动轴承故障检测并准确识别滚动轴承不同严重程度的同种故障,提出一种基于散布熵(DispEn)与支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算滚动轴承4种状态同类振
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军用车辆工程系
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为实现滚动轴承故障检测并准确识别滚动轴承不同严重程度的同种故障,提出一种基于散布熵(DispEn)与支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算滚动轴承4种状态同类振动信号的DispEn,通过对比其值的大小,实现滚动轴承故障检测;其次,将样本信号的DispEn作为特征向量,使用SVM对其进行分类,解决散布熵不能有效识别滚动轴承严重程度的问题;最后,与干扰属性投影(NAP)进行对比。结果表明:所提方法不仅能够有效检测滚动轴承故障,而且能够更精确地识别滚动轴承故障严重程度。
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