【摘 要】
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在滚动轴承故障诊断研究中,常采用时域、频域或者时频域分析方法对振动监测数据进行故障诊断。时域中的无量纲指标因对故障敏感,而被广泛运用于机械故障诊断中,但目前无量纲
【机 构】
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广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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广东石油化工学院青年基金项目(2016qn17),广东石油化工学院大学生创新创业培育计划项目(2018pyA035)
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在滚动轴承故障诊断研究中,常采用时域、频域或者时频域分析方法对振动监测数据进行故障诊断。时域中的无量纲指标因对故障敏感,而被广泛运用于机械故障诊断中,但目前无量纲指标在诊断过程中存在严重重叠问题,造成诊断准确率低。为了解决这个问题,研究了基于互无量纲指标和支持向量机(SVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。针对SVM对参数依赖性强,且在参数选择上没有系统理论而导致欠学习或过学习的问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用遗传算法进化搜索原理,以预测的准确率作为适应值
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