【摘 要】
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针对轴承故障诊断中支持向量机（SVM）模型结构自适应性差,导致SVM检测效率不高的问题,提出了基于核主成分分析（KPCA）和蚁群优化支持向量机（PSO-SVM）的轴承故障检测方法。该方法不仅
【机 构】
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重庆电力高等专科学校,水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
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针对轴承故障诊断中支持向量机（SVM）模型结构自适应性差,导致SVM检测效率不高的问题,提出了基于核主成分分析（KPCA）和蚁群优化支持向量机（PSO-SVM）的轴承故障检测方法。该方法不仅能够利用KPCA选择轴承故障数据重要的非线性特征,确定最佳特征变量数,同时还应用PSO优化SVM训练过程,从而获得结构参数合理且泛化能力良好的轴承故障诊断模型。通过轴承故障实验数据来检验模型,结果表明了所提方法检测性能高于目前常采用的PCA-SVM、KPCA-SVM以及SVM等方法,从而为SVM更好应用于轴承故障诊断提
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