滚动轴承故障诊断优化仿真研究

• 作者: 温廷新 王俊俊
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 振动信号 最小二乘支持向量机 小波包
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 202-205
• 分类号: TP206
• 字数: 2474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.06.052

摘要

研究提高滚动轴承故障诊断准确率问题,滚动轴承故障振动信号具有非平稳,造成系统不稳定,针对传统方法难以提取故障信息的不足,提出一种小波包和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断方法(WP- LSSVM).首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行降噪处理,消除背景和噪声信息,然后小波包对去噪后振动信号分解并计算能量特征值,最后采用最小二乘支持向量机对能量特征值进行学习,建立滚动轴承故障诊断模型.仿真结果表明,滚动轴承故障诊断训练和测试时间减少,且故障诊断准确率得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温廷新	辽宁工程技术大学工商管理学院	68	340	10.0	14.0
2	王俊俊	辽宁工程技术大学工商管理学院	2	6	2.0	2.0