欢迎访问发表云网!为您提供杂志订阅、期刊投稿咨询服务!

基于PCA-SVM的轴承故障诊断研究

吉敏 上海第二工业大学智能制造与控制工程学院; 上海201209
轴承故障诊断   主成分分析法   支持向量机   时域特征  

摘要:随着现代制造业朝着大型化、柔性化、智能化发展,保障生产设备的安全运转越发重要。提出了基于PCA-SVM算法的轴承故障诊断分析模型。该模型提取轴承振动信号的时域指标参数,并运用主成分分析法(PCA)对指标参数进行优化和选择,利用降维思想,将多参数转化为综合参数,将综合特征值作为支持向量机(SVM)分类器的输入向量训练分类模型,最后运用测试集进行故障诊断实验,实验表明PCA-SVM模型可以帮助提高模型分类效率和精度,快速排查定位轴承故障,从而降低由故障导致的生产问题,减少经济损失。

简介:《电子设计工程》(CN:61-1477/TN)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电子设计工程

统计源期刊 下单

关注 28人评论|2人关注
服务与支持