基于HOS奇异值谱的SVDD轴承故障检测方法

针对轴承故障检测中异常样本不易收集、数据分布不均以及阈值设定等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的轴承故障检测方法。该方法只需对正常样本进行训练,以高阶统计矩阵奇异值谱为故障诊断特征,解决了高阶统计特征(HOS)数据冗余且受噪声影响的不足。实验分析了不同参数对检测性能的影响,并将本方法与多层感知机(MLP)方法及K均值聚类方法进行了比较,验证了方法的有效性和正确性。