基于ARMA模型关联维数与LSSVM的轴承损伤评定

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针对缺陷轴承故障信号的非平稳性特点,提出利用总体平均经验模式分解(EEMD)法改善信号,选择具有较高精度和较好适用条件的自回归滑动平均(ARMA)模型对EEMD分解的信号主分量建立模型,并以模型自回归部分参数的关联维数为特征向量,输入最小二乘支持向量机对轴承的进行诊断。结果表明,提出的方法能够准确地判断轴承的实际状态,是一种有效的故障及稳定性评判方法。
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