【摘 要】
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针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机（KPCA-LSSVM）的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数（I
【机 构】
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浙江大学浙江省先进制造技术重点实验室,中国舰船研究设计中心
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针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机（KPCA-LSSVM）的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数（IMF）,分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作为原始特征向量,再用KPCA将原始特征向量映射到高维特征空间提取主元构造新的特征向量,将其作为LSSVM分类器的输入来实现轴承的故障诊断.故障诊断试验结果表明,KPCA-LSSVM诊断方法通过KPCA得到更多的识别信息,改善了LSSVM的分类性能,相对于直接LSSVM
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