10.3969/j.issn.1000-3932.2019.12.005
基于SVM和KPCA的滚动轴承故障诊断
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究.首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断.实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化.
故障诊断、滚动轴承、SVM、KPCA
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TH133.33
2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
988-992
