【摘 要】
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为了提高滚动轴承故障状态识别准确率,实验一种基于多维特征和KPCA_GA-SVM的轴承故障诊断方法。首先提取能够表征轴承在不同运行状态下的时域特征T、频域特征F和小波包能量特
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为了提高滚动轴承故障状态识别准确率,实验一种基于多维特征和KPCA_GA-SVM的轴承故障诊断方法。首先提取能够表征轴承在不同运行状态下的时域特征T、频域特征F和小波包能量特征E,融合多维特征,实现特征信息之间的多维互补;然后利用核主成分分析(KPCA)降维处理,形成新的特征集合,以此作为分类器支持向量机(SVM)的输入向量;考虑SVM的惩罚系数c和高斯核系数g在不同的应用场景下参数取值难以确定,实验选择利用遗传算法(GA)的自动寻优功能优化SVM参数,从而提高故障诊断准确率。为了验证该方法的有效性,选取
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