基于双谱和支持向量数据描述的故障诊断

• 作者: 孔维峰 李凌均 李卫鹏 李朋勇
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 双谱 支持向量数据描述 单值分类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 振动·噪声·监测
• 页码范围: 488-491
• 分类号: TH165.3|TP18
• 语种: 中文

摘要

双谱是处理非线性、非高斯性信号的有力工具,而支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种单值分类方法,可以解决故障诊断中故障样本缺乏的问题.基于此,提出一种基于双谱和SVDD相结合的故障智能诊断方法.该方法采用双谱对振动信号进行处理并提取特征向量,以此作为SVDD的输入参数进行训练和分类.将该方法应用于滚动轴承的故障诊断中,结果表明,该方法可以有效提取轴承信号的特征信息,提高SVDD在故障诊断中的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凌均	郑州大学振动工程研究所	45	352	12.0	17.0
2	孔维峰	郑州大学振动工程研究所	4	14	3.0	3.0
3	李朋勇	郑州大学振动工程研究所	6	75	4.0	6.0
4	李卫鹏	郑州大学振动工程研究所	5	14	3.0	3.0