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滚动轴承声发射特征的单分类方法及其应用

胥永刚  冯明时  谢志聪  张建宇  
【摘要】:提出基于支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承声发射特征的单分类智能诊断方法,适用于故障监测和诊断中缺少故障样本的情况。首先利用谐波小波优良的频域盒形特性,将滚动轴承声发射信号分解到相互独立互不重叠的若干频带内,然后求取主要频带内信号的能量并归一化处理,进而将归一化能量特征作为特征向量输入SVDD分类器中进行故障识别和分类。试验表明,该方法只需要正常轴承声发射特征作为学习样本,不需要其他非目标样本即可实现故障轴承的识别,与支持向量机分类方法比较具有更高的准确率。

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