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基于諧波小波包和IAGA-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷
關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承 故障診斷 諧波小波包 改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法 支持向量機(jī)
摘要：傳統(tǒng)方法在診斷滾動(dòng)軸承故障時(shí)受人為因素影響,故障成因復(fù)雜,因此在已有理論上提出一種基于諧波小波包和自適應(yīng)支持向量機(jī)相結(jié)合的搗固車故障診斷方法。諧波小波包對(duì)不同故障下的振動(dòng)信號(hào)展開分解及重構(gòu)后所提取的頻帶能量即為特征向量,再把特征值輸入支持向量機(jī)(SVM)模型中訓(xùn)練并對(duì)核函數(shù)和懲罰系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。用自適應(yīng)支持向量機(jī)構(gòu)建從特征向量到故障類型間的對(duì)應(yīng),從而完成滾動(dòng)軸承故障的診斷。該方法能高效準(zhǔn)確地診斷出故障類型且有實(shí)用價(jià)值。通過與GA-SVM及AGA-SVM對(duì)比,證明此方法在故障診斷領(lǐng)域中的卓越性。
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