基于双谱和支持向量数据描述的故障诊断
李朋勇
李凌均
孔维峰
李卫鹏
1.郑州大学振动工程研究所,郑州,4500012.郑州大学振动工程研究所,郑州,4500013.郑州大学振动工程研究所,郑州,4500014.郑州大学振动工程研究所,郑州,450001
摘要：双谱是处理非线性、非高斯性信号的有力工具,而支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种单值分类方法,可以解决故障诊断中故障样本缺乏的问题.基于此,提出一种基于双谱和SVDD相结合的故障智能诊断方法.该方法采用双谱对振动信号进行处理并提取特征向量,以此作为SVDD的输入参数进行训练和分类.将该方法应用于滚动轴承的故障诊断中,结果表明,该方法可以有效提取轴承信号的特征信息,提高SVDD在故障诊断中的准确性.
关键词：双谱支持向量数据描述单值分类故障诊断
分类号：TH165.3(机械制造工艺)TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(50675209)河南省自然科学基金(0611022400)河南省杰出创新人才计划(0621000500)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 488-491 )
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