10.3969/j.issn.1000-3932.2020.03.012
基于VMD与Bayesian-LSSVM的滚动轴承故障诊断方法
提出一种变分模态分解(VMD)与贝叶斯优化的最小二乘支持向量机(Bayesian-LSSVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法利用变分模态分解对滚动轴承的振动信号进行分解,得到一系列的固有模态函数和特征向量,然后采用最小二乘支持向量机对故障类型进行分类识别,并利用贝叶斯算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化.实验结果表明:基于VMD与Bayesian-LSSVM的方法在故障类型模式识别上具有较高的准确率.
故障诊断方法、滚动轴承、变分模态分解、最小二乘支持向量机、贝叶斯优化算法
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TH865
国家自然科学基金项目61863016
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
251-255
