| 基于模糊熵与LS-SVM的轴承故障诊断 |
| |
| 引用本文： | 杨望灿,张培林,任国全,李俊.基于模糊熵与LS-SVM的轴承故障诊断[J].机械强度,2014(5):666-670. |
| |
| 作者姓名： | 杨望灿 张培林 任国全 李俊 |
| |
| 作者单位： | 军械工程学院七系;武汉军械士官学校; |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(E51205405)资助~~ |
| |
| 摘 要： | 由于滚动轴承不同状态的振动信号具有不同复杂度的特点,提出利用模糊熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)实现轴承故障的准确诊断。模糊熵将模糊理论引入到数据序列的复杂度测度中,能够测量出不同复杂度的数据序列。根据模糊熵计算方法,选择最优参数计算轴承振动信号的模糊熵,作为区分轴承不同故障状态的特征参数。以轴承振动信号的模糊熵为输入,以最小二乘支持向量机为分类器,准确识别轴承故障状态。轴承实测振动信号分析表明,方法能够有效诊断轴承故障,提高故障诊断的准确率。
|
| 关 键 词： | 模糊熵 最小二乘支持向量机 滚动轴承 故障诊断 |
BEARING FAULT DIAGNOSIS BASED ON FUZZY ENTROPY AND LS-SVM |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
