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基于主成分分析和多元支持向量的旋转机械故障诊断方法
引用本文:敖星,吕俊峰,赵孟娜.基于主成分分析和多元支持向量的旋转机械故障诊断方法[J].四川兵工学报,2010,31(9):83-86.
作者姓名:敖星  吕俊峰  赵孟娜
作者单位:1. 重庆理工大学,重庆,400050
2. 重庆大学,重庆,400030
摘    要:针对旋转机械运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的精确故障诊断方法。该方法对振动信号进行EMD分解,得到多个基本模态分量IMF后,通过Sha-noon能量熵测度后将多个IMF分量进行主成分分析,提取有效的振动特性,再将其作为特征矢量输入到多元支持向量机SVM进行精确的故障诊断和分类。以一个滚动轴承为例进行分析,结果表明该方法具有强的鲁棒性和可靠性。

关 键 词:EMD分解  香农熵  主成分分析  多元支持向量机  故障诊断
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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