【摘 要】
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为了提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support Vector machine,SVM)模型的滚动轴承故障诊断方法。通
【机 构】
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中国科学院合肥物质科学研究院,中国科学技术大学,安徽省仿生感知与先进机器人技术重实验室
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为了提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support Vector machine,SVM)模型的滚动轴承故障诊断方法。通过比较不同方法计算的标准差和拉依达准则对数据进行误差分析,利用MATLAB软件中的PCA函数对数据进行主成分分析,将8个原始变量降维成3个综合变量,分别从降维前和降维后的输入属性数据中随机选取70%的数据作为训练集来建立SVM分类模型和PCA-SVM分类模型,而把剩余的30%作为测试集来
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