一种改进的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 杨康鹏
• 来源期刊: 机械制造
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 最小二乘支持向量机 半监督学习 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 试验·检测
• 页码范围: 83-86
• 分类号: TH133.33
• 字数: 3774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4998.2012.05.030

摘要

为提高滚动轴承故障诊断分类器的训练正确率,以及缩短训练时间,根据其训练集即含有标签样本、也含有无标签样本的特点,将LS_SVM与半监督学习相结合,充分利用训练集中的有效信息,给出一种基于SLS_SVM的滚动轴承故障诊断方法.将该方法与标准SVM和半监督学习SVM方法相比.其不但能提高训练正确率,也能缩短训练所需时间.通过诊断试验,验证了该算法的有效性及高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨康鹏	武汉理工大学机电工程学院	2	2	1.0	1.0