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基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测
引用本文:徐晶,刘德坤,刘彦慧,张亚江,陈辉.基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测[J].黑龙江科技学院学报,2015,25(1).
作者姓名:徐晶  刘德坤  刘彦慧  张亚江  陈辉
作者单位:1. 黑龙江科技大学理学院,哈尔滨,150022
2. 东北农业大学成栋学院,哈尔滨,150025
基金项目:黑龙江省教育厅科学技术研究项目
摘    要:针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.

关 键 词:故障检测  小波包  能量谱  支持向量机

Bearing fault detection method based on wavelet packet energy spectrum and SVM algorithm
XU Jing,LIU Dekun,LIU Yanhui,ZHANG Yajiang,CHEN Hui.Bearing fault detection method based on wavelet packet energy spectrum and SVM algorithm[J].Journal of Heilongjiang Institute of Science and Technology,2015,25(1).
Authors:XU Jing  LIU Dekun  LIU Yanhui  ZHANG Yajiang  CHEN Hui
Abstract:
Keywords:fault detection  wavelet packet  energy spectrum  support vector machine
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