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基于混合核学习支持向量机的主减速器故障诊断
作者单位:
;1.武汉理工大学计算机科学与技术学院
摘 要:
主减速器是汽车的重要零部件,同时也是汽车主要的故障源,据此实现一种基于混合核学习支持向量机的故障诊断方法。利用经验模态分解(EMD)与小波阈值函数,以达到对振动信号降噪。利用核主成分分析(KPCA)进行特征向量的提取,获取特征子集的低维向量。以提取的特征向量作为输入值,以支持向量机(SVM)为分类器,经遗传算法参数优化后获取故障识别率。通过研究混合核函数即单核函数的线性组合,实验结果表明,相比与传统的单核学习故障诊断方法,该方法提高了主减速器故障诊断的精度。
关 键 词:
经验模态分解
小波阈值函数
核主成分分析
支持向量机
遗传算法
FAULT DIAGNOSIS OF MAIN REDUCER BASED ON MIXED KERNEL LEARNING SVM
Abstract:
Keywords:
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