【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断中难以获得大量典型的故障样本,以及统计参数对于滚动轴承故障的多分类效果不理想问题,提出了一种基于零空间追踪算法和支持向量机的故障模式识别方法。
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针对滚动轴承故障诊断中难以获得大量典型的故障样本,以及统计参数对于滚动轴承故障的多分类效果不理想问题,提出了一种基于零空间追踪算法和支持向量机的故障模式识别方法。首先,根据轴承振动模型估计出相应的微分算子;然后,利用上述微分算子将轴承故障信号分解为一系列具备轴承故障特征的窄带信号之和;最后,计算各窄带信号的统计参数,构造特征向量并利用SVM进行故障模式识别。与传统SVM的对比分析试验结果表明：该方法的诊断准确率高达95%,比传统SVM提高了15%,可有效实现滚动轴承故障的模式识别。
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