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摘要:
旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的.针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法.首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别.转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果.
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文献信息
篇名 基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量机 非平稳信号 故障诊断
年,卷(期) 2007,(9) 所属期刊栏目 电机电工
研究方向 页码范围 99-103
页数 5页 分类号 TP206
字数 2905字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.09.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊国良 华东交通大学机电工程学院 117 1009 17.0 27.0
2 邹慧君 上海交通大学机械与动力工程学院 155 3329 31.0 48.0
3 张龙 上海交通大学机械与动力工程学院 14 98 6.0 9.0
4 柳和生 上饶师范学院物理系 77 453 11.0 16.0
5 陈慧 华东交通大学机电工程学院 28 247 8.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
旋转机械
时变自回归模型
支持向量机
非平稳信号
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
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