【摘 要】
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通过搭建基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置,采集不同损伤程度以及完好轴承的声学信号.利用小波包欠定盲源分离法信号进行降噪预处理,计算不同声学信号的奇异值谱熵、功率谱熵和小波包能量谱熵作为故障特征值,并将其作为特征向量输入到SVM分类器中,结果表明基于声学信号和SVM的轴承故障识别方法对滚动轴承早期微弱声学信号的故障分类具有一定效果.
【机 构】
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石家庄铁道大学 河北石家庄 050000;石家庄铁路职业技术学院 河北石家庄 050043
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通过搭建基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置,采集不同损伤程度以及完好轴承的声学信号.利用小波包欠定盲源分离法信号进行降噪预处理,计算不同声学信号的奇异值谱熵、功率谱熵和小波包能量谱熵作为故障特征值,并将其作为特征向量输入到SVM分类器中,结果表明基于声学信号和SVM的轴承故障识别方法对滚动轴承早期微弱声学信号的故障分类具有一定效果.
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