期刊文章详细信息
AR模型和SVM在机床滚动轴承故障诊断中的应用
Application of AR Model and SVM in Machine Rolling Bearings Fault Diagnosis
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]济南四机数控机床有限公司,山东济南250101
年 份：2010
期 号：2
起止页码：132-134
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：将自回归模型(AR)和支持向量机(SVM)应用到机床滚动轴承的故障诊断中,根据滚动轴承的振动信号建立自回归模型,以自回归参数和残差的方差作为特征向量,然后建立基于支持向量机的多故障分类器,进而判断滚动轴承的故障类型。通过实例分析和与神经网络方法对比,表明该方法能有效地判别机床滚动轴承的故障类型。
关 键 词：自回归模型 支持向量机 滚动轴承 故障诊断
分 类 号：TH133.36] TH165.3
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