机械故障矢功率谱一支持向量机识别方法研究

• 作者: 李凌均 李志农 潘玉娜 韩捷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 矢功率谱 支持向量机 故障诊断 信息融合
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 214-216
• 页数: 3页
• 分类号: TH165.3|TN911|TH17
• 字数: 2948字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.08.066

摘要

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面.而支持向量机为解决机械故障诊断中有限的故障样本识别问题提供了一种有力的工具.基于此,结合矢功率谱和支持向量机,提出了一种故障诊断的新方法.该方法是以矢功率谱作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别,并应用到旋转机械故障诊断中.同时,该方法还与基于矢功率谱的径向基函数网络识别结果进行了比较,实验结果表明,该方法是有效的,尤其在小样本情况下,SVM识别效果明显优于径向基函数网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩捷	郑州大学振动工程研究所	196	1599	19.0	30.0
2	李志农	郑州大学振动工程研究所	66	582	13.0	19.0
3	潘玉娜	郑州大学振动工程研究所	3	15	2.0	3.0
4	李凌均	郑州大学振动工程研究所	45	352	12.0	17.0