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轴承作为感应电机的关键部件，其运行状态直接影响船舶电力拖动系统安全。为解决船舶感应电机轴承故障诊断难题，本文提出一种基于PCA-VNWOA-LSSVM的故障诊断模型。选用美国凯斯西储大学轴承振动数据，利用离散小波分解(discrete wavelet transformation, DWT)从振动信号中提取内圈、外圈和滚动体故障特征，按不同故障类型和直径进行分组、主成分分析(principal component analysis,PCA)降维，结合改进的鲸鱼优化算法(von neumann whale optimization algorithm, VNWOA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)初始参数δ 2和γ寻优，搭建其故障识别模型，最后将遗传算法(genetic algorithm, GA)和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的寻优诊断结果与之对比。结果表明：基于PCA-VNWOA-LSSVM的模型故障诊断精度高，且具有良好的稳定性及诊断速度。 相似文献
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