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基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

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为了有效识别滚动轴承故障类型并实现较高的诊断准确率,文章建立了基于小波包和支持向量机的故障诊断模型.以轴承四种类型的振动信号数据为研究对象,引入小波包变换对振动信号进行3层分解,提取分解后各信号的样本熵并构建故障特征样本,将样本导入SVM分类识别器进行特征的训练和预测诊断.经实验验证,结果显示小波包和支持向量机的组合算法可以准确、有效的识别滚动轴承的四种振动状态.

张伟、冷子文

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日照市特种设备检验科学研究院,山东 日照 276800

小波包 样本熵 支持向量机 滚动轴承 故障诊断

2024

10.19508/j.cnki.1672-4801.2024.02.009

机电技术
福建省机械科学研究院

机电技术

影响因子：0.206
ISSN：1672-4801
年,卷(期)：2024.(2)
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