| 使用PCA及SVM算法进行滚动轴承故障检测 |
| |
| 引用本文： | 王硕,唐建明,徐荣华.使用PCA及SVM算法进行滚动轴承故障检测[J].机电工程技术,2005,34(2):31-32. |
| |
| 作者姓名： | 王硕 唐建明 徐荣华 |
| |
| 作者单位： | 广东工业大学罗克韦尔自动化实验室,广东,广州,510090 |
| |
| 基金项目： | 广东省科技厅国际合作资助项目(C50103) |
| |
| 摘 要： | 本文使用PCA（主元分析）算法对滚动轴承振动信号数据进行预处理，这可降低数据维数和提取数据特征信息；将预处理后数据作为SVM（支持向量机）算法的输入，通过SVM算法来检测轴承故障。
|
| 关 键 词： | 主元分析 支持向量机 轴承故障检测 |
| 文章编号： | 1009-9492(2005)02-0031-02 |
| 修稿时间： | 2004年12月22 |
Using PCA algorithm and SVM algorithm for ball bearing fault detection |
| |
| WANG Shuo,TANG Jian-ming,XU Rong-hua.Using PCA algorithm and SVM algorithm for ball bearing fault detection[J].Mechanical & Electrical Engineering Technology,2005,34(2):31-32. |
| |
| Authors: | WANG Shuo TANG Jian-ming XU Rong-hua |
| |
| Abstract: | The paper use PCA(principal components analysis)algorithm for ball bearing data preprocessing which degrades data dimension and extract feature data. Subsequently those preprocessing data are the input of SVM (support vector machine) algorithm ,which is used for ball bearing fault detection. |
| |
| Keywords: | principal components analysis support vector machine bearing fault detection |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
