【摘 要】
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提出一种采用小波分解和支持向量机（Support Vector Machine,简称SVM）提取故障特征的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行小波降噪处理,以减小误差,然后进行小波分解
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（2014XS25）
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提出一种采用小波分解和支持向量机（Support Vector Machine,简称SVM）提取故障特征的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行小波降噪处理,以减小误差,然后进行小波分解,并利用分解得到的小波重构系数计算其能量特征,归一化后作为特征向量,输入SVM中进行故障诊断。实验结果表明,所提出的方法能有效地提取出故障特征,并且具有较高的故障诊断准确率,能准确地区分出滚动轴承不同故障的严重程度。
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