| 基于ICA和SVM的滚动轴承声发射故障诊断技术 |
| |
| 引用本文： | 何沿江,齐明侠,罗红梅. 基于ICA和SVM的滚动轴承声发射故障诊断技术[J]. 振动与冲击, 2008, 27(3): 150-153 |
| |
| 作者姓名： | 何沿江 齐明侠 罗红梅 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国石油大学(华东)机电工程学院,东营,257061
2. 中国石油集团工程设计有限责任公司华北分公司,河北,任丘,062552 |
| |
| 摘 要： | 以滚动轴承为研究对象,提出了应用独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.首先,对声发射信号(AE)进行自相关预处理,突出声发射信号的非高斯成分,使AE信号较好地满足独立分量分析的前提条件.然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的声发射信号,提取其状态特征向量,利用支持向量机的模式识别和非线性回归功能来完成滚动轴承故障的识别.试验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障模式,为滚动轴承故障诊断提供了一种新型的方法.
|
| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 声发射 独立分量分析 支持向量机 滚动轴承故障 发射故障 诊断技术 ROLLING BEARINGS FAULT DIAGNOSIS 故障模式 结果 试验 模式识别 功能 线性回归 利用 状态特征向量 提取 分离 快速算法 独立分量 条件 前提 声发射信号 |
| 修稿时间： | 2007-06-11 |
AE BASED FAULT DIAGNOSIS OF ROLLING BEARINGS BY USE OF ICA AND SVM |
| |
| HE Yan-jiang,QI Ming-xia,LUO Hong-mei. AE BASED FAULT DIAGNOSIS OF ROLLING BEARINGS BY USE OF ICA AND SVM[J]. Journal of Vibration and Shock, 2008, 27(3): 150-153 |
| |
| Authors: | HE Yan-jiang QI Ming-xia LUO Hong-mei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
