本文選題：傳感器 + 信號(hào)采集�。� 參考：《激光雜志》2017年07期

【摘要】：為了提高機(jī)械故障診斷的正確率,針對(duì)當(dāng)前機(jī)械故障診斷方法存在局限性,設(shè)計(jì)了基于傳感器器信號(hào)融合的機(jī)械故障診斷方法。首先采用多個(gè)傳感器對(duì)機(jī)械工作狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行采集,并從信號(hào)中抽取機(jī)械故障信息特征,然后采用主成分分析選擇比較重要的機(jī)械故障信息特征,并采用支持向量機(jī)對(duì)機(jī)械故障信息特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí),建立機(jī)械故障診斷的分類器,最后采用實(shí)際的機(jī)械故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了性能測(cè)試,結(jié)果表明,本文方法解決了當(dāng)前機(jī)械故障診斷中的難題,獲得了十分理想的機(jī)械故障診斷效果,而且機(jī)械故障診斷正確率要高于其它方法,具有廣泛的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of mechanical fault diagnosis, a mechanical fault diagnosis method based on sensor signal fusion is designed to overcome the limitations of current mechanical fault diagnosis methods.Firstly, several sensors are used to collect the signals of the mechanical working state, and the mechanical fault information features are extracted from the signals, and then the principal component analysis (PCA) is used to select the more important mechanical fault information features.Support vector machine is used to study the feature vector of mechanical fault information, and a classifier for mechanical fault diagnosis is established. Finally, the performance test is carried out using actual mechanical fault data, and the results show that,In this paper, the problem of mechanical fault diagnosis is solved, and the result of mechanical fault diagnosis is very ideal. Moreover, the correct rate of mechanical fault diagnosis is higher than that of other methods, so it has a wide application prospect.
【作者單位】： 滄州師范學(xué)院機(jī)械與電氣工程學(xué)院;
【基金】：2015年河北省科技廳項(xiàng)目(15274514) 2015年河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(B2015110004)
【分類號(hào)】：TH17;TP212

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本文編號(hào)：1764024