| 基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测 |
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| 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) |
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| 作者姓名： | 徐晶 刘德坤 刘彦慧 张亚江 陈辉 |
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| 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 |
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| 基金项目： | 黑龙江省教育厅科学技术研究项目 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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) |
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| Authors: | XU Jing LIU Dekun LIU Yanhui ZHANG Yajiang CHEN Hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault detection wavelet packet energy spectrum support vector machine |
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