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| 基于核函数估计的转子故障诊断方法 | |
| 作者姓名： | 李巍华 史铁林 杨叔子 |
| 作者单位： | 华南理工大学汽车工程学院,广州,510640;华中科技大学机械工程学院,武汉,430074 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划);国家自然科学基金;广东省自然科学基金;国家重点实验室基金;广东省重点实验室基金 |
| 摘 要： | 研究核函数估计方法(KFA)在机械故障诊断中的应用问题,提出一种基于特征样本选择的转子故障模式分类方法。通过计算转子振动信号原始特征空间的内积核函数,将所有原始特征样本映射到高维特征空间,在高维空间中选择特征样本对转子裂纹、转子不平衡及转子碰摩三种故障模式进行分类识别,选择的特征样本远小于样本集中全体样本的数目,提高了运算速度。比较了KFA分类方法与支持矢量机(SVM)分类方法的效果,结果表明,在保证分类精度的条件下,KFA方法可以明显减少运算量,性能更优越。 |
| 关 键 词： | 核函数 特征选择 故障分类 转子 |
| 修稿时间： | 2005-11-08 |
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