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基于集成支持向量机的滚动轴承故障智能诊断研究
被引:7
作者
:
杨永生
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机构:
西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室
杨永生
张优云
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机构:
西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室
张优云
机构
:
[1]
西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室
来源
:
煤矿机械
|
2010年
/ 31卷
/ 04期
关键词
:
支持向量机;
Adaboost算法;
小波包变换;
特征提取;
D O I
:
10.13436/j.mkjx.2010.04.124
中图分类号
:
TH165.3 [];
TH133.33 [滚动轴承];
学科分类号
:
080202 ;
080203 ;
摘要
:
针对滚动轴承故障识别问题,有效提高分类正确率,提出一种基于Adaboost算法的集成支持向量机智能诊断方法。该方法采用小波包变换提取信号的敏感频带特征;计算各频带能量作为训练特征;将特征向量输入到集成支持向量机中,以实现对不同的滚动轴承故障类型的识别。实验结果表明,该方法能有效地提取故障特征同时获得较好的分类效果。
引用
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页码:243 / 245
页数:3
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