基于小波包分解和支持向量机的机械故障诊断方法

被引：56

作者：

何学文

卜英勇

机构：

[1] 中南大学机电工程学院,中南大学机电工程学院长沙,长沙

来源：

关键词：

小波包分解; 能量谱; 支持向量机; 故障诊断; 多故障分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

提出应用小波包分解和支持向量机进行机械故障诊断的方法。该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量 ,输入到由多个支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。试验结果表明 ,与神经网络相比 ,采用支持向量机进行故障诊断可以获得更高的诊断精度 ,表明该方法是有效的、可行的。

引用

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页数：5

共 4 条

[1]

何学文 ;

卜英勇 ;

赵海鸣 .

[2]

张学工 .

[3]

周晓凯 ;

严普强 .

[4]

机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用.[M].何正嘉等著;.高等教育出版社.2001,