發(fā)布時間：2022-10-11 15:09

　　針對在軸承故障數(shù)據(jù)采集過程中,由于外界干擾導(dǎo)致部分信號缺失的問題,提出一種基于數(shù)據(jù)分組處理算法（GMDH）與經(jīng)粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)（PSO-SVM）算法相結(jié)合的軸承故障診斷方法。首先,利用GMDH算法搭建時間序列預(yù)測模型,預(yù)測出并彌補(bǔ)上缺失的數(shù)據(jù)并與采集信號整合;其次,經(jīng)過PSO-SVM模型對完整的數(shù)據(jù)集進(jìn)行故障類型診斷;最后,實驗采用了凱斯西儲大學(xué)軸承故障振動數(shù)據(jù),并與SVM、PSO-SVM等算法進(jìn)行比較,驗證了在信號缺失情景下,GMDH-SVM混合診斷方法的有效性。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)理論與模型
    1.1 GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.2 PSO-SVM模型
    1.3 基于GMDH時間序列預(yù)測與PSO-SVM的 模型搭建
2 軸承故障診斷實驗
    2.1 實驗原始數(shù)據(jù)與缺失數(shù)據(jù)預(yù)測
    2.2 故障診斷實驗
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3690796