發(fā)布時間：2018-01-03 09:51

  本文關(guān)鍵詞：基于小波包分解與K-L變換的齒輪泵振動信號故障特征提取方法　出處：《機(jī)床與液壓》2016年21期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對齒輪泵故障成因復(fù)雜、模糊性強(qiáng)的特點(diǎn),結(jié)合小波包分解與K-L變換,提出一種適用于支持向量機(jī)故障診斷的特征提取方法。通過小波包對樣本故障振動信號進(jìn)行分解得到特征向量,而后利用K-L變換處理得到新的特征向量集,達(dá)到降維去噪的目的。將處理后的特征向量集用于支持向量機(jī)的模型訓(xùn)練,分析結(jié)果表明:該方法能夠有效提高故障模式識別準(zhǔn)確率和識別效率。
[Abstract]:This paper proposes a feature extraction method suitable for fault diagnosis of support vector machine by combining wavelet packet decomposition and K - L transformation , and then using K - L transform processing to obtain a new feature vector set , which is used to support vector machine ' s model training . The result shows that the method can effectively improve the accuracy and efficiency of fault pattern recognition .

【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)兵器發(fā)射理論與技術(shù)國家重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61102170)
【分類號】：TH325
【正文快照】： 0前言齒輪泵工作時由于環(huán)境變化以及各類故障的影響,其自身產(chǎn)生的振動信號一般會包含故障信息。通過支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對這些信號進(jìn)行分析處理,可實(shí)現(xiàn)對齒輪泵故障的檢測和診斷[1]。但利用SVM進(jìn)行故障診斷時,采集的振動信號樣本不可避免的含有噪聲,當(dāng)噪

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3 李自國;郝偉;李凌均;;基于小波包分解和支持向量數(shù)據(jù)描述的故障診斷方法[J];機(jī)械強(qiáng)度;2007年03期

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本文編號：1373339