基于模拟退火与LSSVM的轴承故障诊断

• 作者: Wilson Wang 张丹 路长厚 隋文涛
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 参数优化 特征选择 模拟退火算法 最小二乘支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 119-122
• 分类号: TP206|TH133
• 字数: 4105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.02.004

摘要

运用模拟退火与最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)轴承的故障诊断法,是在得到较优的λ和σ参数的同时进行特征选择获取显著特征子集.为验证所提方法的有效性,将4种运行状态、5种转速、2类载荷条件下测得的轴承振动信号作为研究样本,提取信号的52个特征.试验结果表明,该法对轴承故障分类的准确率较高,可有效用于旋转机械的状态监控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路长厚	山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室	113	1027	18.0	25.0
2	隋文涛	山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室	2	32	2.0	2.0
6	张丹	山东理工大学机械工程学院	34	211	7.0	13.0