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正交小波变换支持向量数据描述在故障诊断中的应用
被引:5
作者:
李卫鹏
李凌均
孔维峰
李朋勇
机构:
[1] 郑州大学机械工程学院
来源:
关键词:
支持向量数据描述;
单值分类;
故障诊断;
正交小波变换;
D O I:
10.13433/j.cnki.1003-8728.2011.03.015
中图分类号:
TH165.3 [];
学科分类号:
080202 ;
摘要:
支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种单值分类方法,该方法能够在缺少故障样本的情况下,通过采集到的正常状态数据样本建立起单值分类器,从而区分出机器的运行状态。笔者提出了一种小波变换支持向量数据描述诊断方法,利用正交小波变换(orthogo-nal wavelet transformation,OWT)方法提取各细节信号的峰峰值作为输入参数,用SVDD方法进行分类。通过滚动轴承的试验数据分类结果显示,该方法比没有提取特征值的SVDD可有效处理复杂机械振动信号,提高了诊断的准确率。
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