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结合马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类研究
被引量：
5
1
作者
韩卫宇
程龙生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期239-246,共8页
为了有效地确定滚动轴承的故障类型和受损程度,提出了结合马田系统和SVM的滚动轴承故障模式分类方法。利用EEMD方法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF。经过故障敏感IMF选取方法筛选IMF后计算其时域和频域特征参数以及原始信号的能...
为了有效地确定滚动轴承的故障类型和受损程度,提出了结合马田系统和SVM的滚动轴承故障模式分类方法。利用EEMD方法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF。经过故障敏感IMF选取方法筛选IMF后计算其时域和频域特征参数以及原始信号的能量熵参数,构造初始的多维特征空间。运用马田系统中的正交表和信噪比进行特征降维,得到精简特征空间。接下来使用偏二叉树方法构建支持向量机多分类模型。通过实验数据进行模型验证,结果表明该方法可以实现滚动轴承故障模式分类。
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关键词
故障模式分类
马田系统(MTS)
支持向量机(SVM)
集合经验模态分解(EEMD)
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职称材料
题名
结合马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类研究
被引量：
5
1
作者
韩卫宇
程龙生
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期239-246,共8页
基金
国家自然科学基金(71271114)。
文摘
为了有效地确定滚动轴承的故障类型和受损程度,提出了结合马田系统和SVM的滚动轴承故障模式分类方法。利用EEMD方法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF。经过故障敏感IMF选取方法筛选IMF后计算其时域和频域特征参数以及原始信号的能量熵参数,构造初始的多维特征空间。运用马田系统中的正交表和信噪比进行特征降维,得到精简特征空间。接下来使用偏二叉树方法构建支持向量机多分类模型。通过实验数据进行模型验证,结果表明该方法可以实现滚动轴承故障模式分类。
关键词
故障模式分类
马田系统(MTS)
支持向量机(SVM)
集合经验模态分解(EEMD)
Keywords
failure modes classification
Mahalanobis-Taguchi System(MTS)
Support Vector Machine(SVM)
Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类研究
韩卫宇
程龙生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
5
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