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| 基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断 | |
| 引用本文： | 孙晋锰,于忠清,王海崖.基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断[J].青岛大学学报(自然科学版),2021,34(2):15-22. |
| 作者姓名： | 孙晋锰 于忠清 王海崖 |
| 作者单位： | 青岛大学数据科学与软件工程学院,青岛 266071 |
| 摘 要： | 针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断.研究结果表明,基于C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法模型的诊断方法均可对滚动轴承在... |
| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 机器学习算法 C4.5算法 Cart算法 BP算法 SVM算法 预测性维护 |
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