基于小波分解和SVM的滚动轴承故障程度研究

提出一种采用小波分解和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)提取故障特征的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行小波降噪处理,以减小误差,然后进行小波分解,并利用分解得到的小波重构系数计算其能量特征,归一化后作为特征向量,输入SVM中进行故障诊断。实验结果表明,所提出的方法能有效地提取出故障特征,并且具有较高的故障诊断准确率,能准确地区分出滚动轴承不同故障的严重程度。