期刊文章详细信息
基于小波包-支持向量机的滚动轴承故障诊断
Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]南通农业职业技术学院机电工程系,江苏南通226007 [2]山东商务职业学院机械工程系,山东烟台264670
年 份：2010
卷 号：37
期 号：9
起止页码：50-52
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、IC、核心刊
摘 要：以轴承在正常、内圈和滚子裂缝、内圈和滚子剥落三种工况下的振动信号为研究对象,采用小波包频带能量特征提取的方法,构成振动信号的特征向量。在此基础上采用支持向量机对特征向量进行故障模式识别,试验结果表明,和神经网络相比,采用支持向量机进行故障诊断可以获得更高的诊断精度。
关 键 词：滚动轴承 故障诊断 振动信号 小波包 支持向量机
分 类 号：TH165]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
