振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
JOURNAL OF VIBRATION, MEASUREMENT & DIAGNOSIS
2010年
2期
119-122
,共4页
隋文涛%路长厚%Wilson Wang%张丹
隋文濤%路長厚%Wilson Wang%張丹
수문도%로장후%Wilson Wang%장단
参数优化%特征选择%模拟退火算法%最小二乘支持向量机%故障诊断
參數優化%特徵選擇%模擬退火算法%最小二乘支持嚮量機%故障診斷
삼수우화%특정선택%모의퇴화산법%최소이승지지향량궤%고장진단
运用模拟退火与最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)轴承的故障诊断法,是在得到较优的λ和σ参数的同时进行特征选择获取显著特征子集.为验证所提方法的有效性,将4种运行状态、5种转速、2类载荷条件下测得的轴承振动信号作为研究样本,提取信号的52个特征.试验结果表明,该法对轴承故障分类的准确率较高,可有效用于旋转机械的状态监控.
運用模擬退火與最小二乘支持嚮量機(least square support vector machine,簡稱LSSVM)軸承的故障診斷法,是在得到較優的λ和σ參數的同時進行特徵選擇穫取顯著特徵子集.為驗證所提方法的有效性,將4種運行狀態、5種轉速、2類載荷條件下測得的軸承振動信號作為研究樣本,提取信號的52箇特徵.試驗結果錶明,該法對軸承故障分類的準確率較高,可有效用于鏇轉機械的狀態鑑控.
운용모의퇴화여최소이승지지향량궤(least square support vector machine,간칭LSSVM)축승적고장진단법,시재득도교우적λ화σ삼수적동시진행특정선택획취현저특정자집.위험증소제방법적유효성,장4충운행상태、5충전속、2류재하조건하측득적축승진동신호작위연구양본,제취신호적52개특정.시험결과표명,해법대축승고장분류적준학솔교고,가유효용우선전궤계적상태감공.
