| 一种轴承故障等级诊断改进方法 |
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| 引用本文： | 王强,刘永葆,谢春玲,刘树勇,贺星.一种轴承故障等级诊断改进方法[J].海军工程大学学报,2014(6). |
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| 作者姓名： | 王强 刘永葆 谢春玲 刘树勇 贺星 |
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| 作者单位： | 1. 海军工程大学 动力工程学院,武汉,430033
2. 烟台大学 海洋学院,山东 烟台,264005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51179197)；国家海洋工程重点实验室基金资助项目(1009)。 |
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| 摘 要： | 针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点，提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法，研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据，同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析，确定了最优特征属性参数，并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数，减少了冗余信息，提高了诊断准确率，减少了时间消耗，不仅有效地诊断出了轴承的故障类别，而且实现了轴承的故障等级诊断，使诊断更加精细化，为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。
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| 关 键 词： | 轴承 故障诊断 SVM |
An improved diagnosis method for bearing fault level |
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| WANG Qiang,LIU Yong-bao,XIE Chun-ling,LIU Shu-yong,HE Xing.An improved diagnosis method for bearing fault level[J].Journal of Naval University of Engineering,2014(6). |
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| Authors: | WANG Qiang LIU Yong-bao XIE Chun-ling LIU Shu-yong HE Xing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | bearing fault diagnosis SVM |
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