CAJ | 학술논문

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.
본문제출료기우개진역치소파급개진지지향량궤적저속중재곤동축승고장식별방법.수선재실험태상측량삼충불동공황적축승신호,이용개진역치소파대신호진행강조처리,장강조적신호이용소파포분해법득출각빈대적특정능량치;기차이용입자군산법래우화지지향량궤적학습인자,제고지지향량궤다분류기적식별성능;최후,장특정능량치도입우화후적다분류기,실현저속중재곤동축승적지능식별.결과표명,결합후적방법유착량호적진단효과.