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《机床与液压》 2003年04期
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支持向量机在轴承故障诊断中的应用

王小平  沈玉娣  
【摘要】:支持向量机是建立在结构风险最小原理[1 ] 基础上 ,专门研究小样本情况下的学习规律。本文针对滚动轴承的加速度信号和声音信号的特点 ,选取识别能力好的时域无量纲指标作为支持向量机的特征矢量 ,对滚动轴承的四种典型故障进行模式识别。结果表明 ,支持向量机在滚动轴承故障诊断中有很出色的分类能力。

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【引证文献】
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1 柳新民;机电系统BIT间歇故障虚警抑制技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
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1 杨琦;支持向量机在液压系统故障诊断中的应用研究[D];大连海事大学;2005年
2 顾小军;面向旋转机械的支持向量机方法及智能故障诊断系统研究[D];浙江大学;2006年
3 赵永;压力校直过程中材料参数的在线识别[D];华东交通大学;2006年
4 韩景梅;支持向量机决策树算法研究及其应用[D];上海交通大学;2007年
【共引文献】
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1 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
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3 张贵,乔春生;应用支持向量机回归确定岩体强度指标[J];北方交通大学学报;2004年01期
4 李翠霞,于剑;一种模糊聚类算法归类的研究[J];北京交通大学学报;2005年02期
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7 余鹏,封举富;基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割[J];北京大学学报(自然科学版);2005年03期
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9 张虹,陈文楷;一种基于小波矩的图像识别方法[J];北京工业大学学报;2004年04期
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2 马淑娟;杨明忠;李存荣;;基于故障树分析法的SPC技术在齿轮箱中间轴产品设计中的应用[A];Proceedings of the 2007 International Conference on Industrial Design(Volume 1/2)[C];2007年
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1 吴艳;多传感器数据融合算法研究[D];西安电子科技大学;2003年
2 张润峰;FNS对MI大鼠HRV和心脏神经重构的作用及部分机制探讨[D];重庆医科大学;2004年
3 傅瑜;小波分析在旋转机械故障诊断中的应用[D];西安电子科技大学;1998年
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6 凌杰;公路动态称重系统的设计理论研究[D];长安大学;2001年
7 李志敏;基于振动分析的内燃机主轴承状态监测与故障诊断方法研究[D];大连理工大学;2001年
8 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年
9 李剑;局部放电灰度图象识别特征提取与分形压缩方法的研究[D];重庆大学;2001年
10 孙涛;基于数据融合技术的两相流流型辨识与流量测量方法研究[D];浙江大学;2002年
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1 王夏黎;视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现[D];西北大学;2001年
2 曹玉为;流动机械几类故障诊断方法的研究[D];大连理工大学;2000年
3 何正文;真空树脂灌注机故障自诊断系统的初步研究[D];西安理工大学;2001年
4 龙芋宏;供水管网检漏系统的基础研究[D];广西大学;2001年
5 刘枫;数字图象压缩算法的应用研究[D];成都理工学院;2001年
6 樊春玲;低频振动下机械故障诊断技术的研究[D];燕山大学;2001年
7 倪世青;智能诊断系统的研制[D];华北电力大学;2001年
8 张锐;基于人工神经网络理论的机械故障诊断技术研究[D];东北林业大学;2001年
9 王立;先进红外成像制导技术研究[D];西北工业大学;2001年
10 李辉;滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法[D];西北工业大学;2001年
【同被引文献】
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1 徐永成,温熙森,易晓山,刘冠军;机内测试技术发展趋势分析[J];测控技术;2001年08期
2 张国新;刘祚时;;轴承早期故障的小波包-自回归谱诊断法[J];轴承;2007年02期
3 刘天雄,郑明刚,陈兆能,朱继梅,华宏星;AR模型和分形几何在设备状态监测中的应用研究[J];机械强度;2001年01期
4 傅惠民,王治华;广义时变ARMA模型参数函数的确定方法[J];机械强度;2004年06期
5 齐保林;李凌均;;基于支持向量机的故障诊断方法研究[J];煤矿机械;2007年01期
6 程军圣,于德介,杨宇;基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法[J];汽车工程;2005年01期
7 张海勇,李勘;非平稳随机信号的参数模型分析方法[J];系统工程与电子技术;2003年03期
8 王蕴红,刘国岁,李玺,王一丁;基于短时傅里叶变换及奇异值特征提取的目标识别方法[J];信号处理;1998年02期
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10 唐丽杰,吴重庆,尚玉峰,张勇;光纤电压传感器最新进展[J];半导体光电;2002年04期
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1 胡劲松;面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D];浙江大学;2003年
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3 翟华;轴类零件校直工艺理论研究[D];合肥工业大学;2003年
4 张敏贵;基于小波和支持向量机的人脸识别方法研究[D];西北工业大学;2003年
5 赵冲冲;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[D];西北工业大学;2003年
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7 焦卫东;基于独立分量分析的旋转机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2003年
8 何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
9 潘明清;基于支持向量机的机械故障模式分类研究[D];浙江大学;2005年
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1 万良虹;基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究[D];华北电力大学(北京);2004年
2 黄建鸿;基于小波包分析的滚动轴承故障智能诊断[D];南昌大学;2005年
3 卢一相;时频分析在轴承故障诊断中的应用研究[D];安徽大学;2007年
4 宋普云;虹膜识别系统与支持向量机算法研究[D];河北工业大学;2003年
5 黄文艳;支持向量机与指纹分类算法研究[D];河北工业大学;2003年
6 刘颖峰;旋转机械状态监测系统的研究与开发[D];浙江大学;2003年
7 杨远;基于神经网络的目标图像识别方法研究[D];南京航空航天大学;2004年
8 毛继珮;基于模式识别的汽轮发电机组故障诊断系统[D];华北电力大学(河北);2004年
9 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
10 隆莹;基于信息融合的多Agent故障诊断系统及在航天器上的应用[D];西北工业大学;2005年
【二级引证文献】
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1 张超;马存宝;宋东;许家栋;;智能机内测试研究综述[J];计算机测量与控制;2007年02期
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1 王新峰;机电系统BIT特征层降虚警技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
2 谢光军;液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测技术及系统研究[D];国防科学技术大学;2006年
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1 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
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8 魏兵;李伟;夏明安;;视觉测量技术在滚针轴承自动化生产中的应用[A];湖北省机械工程学会机械设计与传动专业委员会第十五届学术年会论文集(二)[C];2007年
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7 宋自成;基于SVM的比例阀故障诊断[D];武汉科技大学;2009年
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