本文關鍵詞：基于小波奇異譜及SVDD的軸承故障檢測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對傳統(tǒng)軸承故障檢測方法泛化能力較弱、訓練樣本數量需求過大、檢測效果不佳的問題,提出了一種基于小波奇異譜及SVDD的滾動軸承故障檢測方法。首先,利用db5小波對正常振動信號進行5層小波分解,并計算出奇異值進行優(yōu)選;然后,將優(yōu)選出的奇異值輸入SVDD中進行訓練,得到超球體中心和半徑;最后,利用判別函數進行分類,判斷軸承是否存在故障。試驗表明,該方法的檢測正確率達到了98.6%,可用于軸承故障檢測。
【作者單位】： 昆明理工大學國土資源工程學院;黑龍江科技大學理學院;
【關鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 小波分析 奇異譜 支持向量數據描述
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 利用信號處理技術對滾動軸承進行故障檢測主要涉及2個問題:1)提取故障信號的特征值,實現降維和去噪的目的;2)利用訓練得到的模型進行故障檢測[1-2]。故障數據缺乏是故障檢測的一大難題,因難以獲取樣本數據而導致傳統(tǒng)的檢測方法效果不理想。支持向量數據描述(Support Vector Da

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  本文關鍵詞：基于小波奇異譜及SVDD的軸承故障檢測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：465897