本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)閾值函數(shù)及SVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：為了提高稀缺的滾動軸承故障樣本的利用價(jià)值,以及針對支持向量機(jī)對噪聲敏感的特點(diǎn),提出了基于小波閾值去噪和SVM的軸承運(yùn)行狀態(tài)識別的新方法。對現(xiàn)有故障軸承振動信號樣本進(jìn)行小波閾值去噪,得到相應(yīng)的去噪后樣本。在此基礎(chǔ)上結(jié)合SVM的參數(shù)尋優(yōu)進(jìn)行SVM模型的初步建立,并將錯分樣本重新去噪后進(jìn)行SVM模型的重建,直到懲罰因子和交叉驗(yàn)證的精度達(dá)到預(yù)定標(biāo)準(zhǔn),從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)模型的建立以及軸承狀態(tài)的識別。但是傳統(tǒng)的軟硬閾值函數(shù)各自存在的不足制約了信號去噪和特征提取的效果,并且無法實(shí)現(xiàn)去噪處理的可調(diào)性,因此,首先提出了一種改進(jìn)的閾值函數(shù),并結(jié)合MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)分析了其優(yōu)點(diǎn)。最后的滾動軸承診斷實(shí)例表明,引入改進(jìn)閾值函數(shù)的去噪法能有效提高樣本數(shù)據(jù)利用率和SVM的抗噪與泛化能力以及滾動軸承智能診斷的可靠性。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波閾值去噪 閾值函數(shù) 支持向量機(jī) 滾動軸承 故障診斷 抗噪能力 利用率
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50775157) 山西省高等學(xué)校留學(xué)回國人員科研資助項(xiàng)目(2011-12) 山西省基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2012011012-1)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0前言滾動軸承故障診斷的實(shí)質(zhì)是狀態(tài)的識別過程,包括信號的采集、特征的選擇和提取、狀態(tài)的模式識別。通常,采集的滾動軸承振動信號中夾雜著大量的隨機(jī)噪聲。故障特征往往受到這些噪聲的影響而不宜識別,甚至淹沒在強(qiáng)大的背景噪聲中。所以在信號分析過程中,首先應(yīng)進(jìn)行信號的去

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8 胡s，

本文編號：960570