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为了快速准确地识别轴承故障,研究了轴承振动信号时域特征和小波包能量特征提取方法,通过实验分析最终选择的轴承故障特征为无量纲时域特征和小波包能量特征,并采用“一对多”支持向量机分类算法对轴承的正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障四类数据进行了故障诊断实验,诊断准确率为96％.
轴承振动信号特征提取及故障诊断研究
【摘 要】
：
为了快速准确地识别轴承故障,研究了轴承振动信号时域特征和小波包能量特征提取方法,通过实验分析最终选择的轴承故障特征为无量纲时域特征和小波包能量特征,并采用“一对多
【机 构】
：
西安科技大学,西安,710054
【出 处】
：
煤矿机械
【发表日期】
：
2014年7期
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