基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断

• 作者: 张培林 徐超 李兵 王国德 陈彦龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 离散余弦变换 遗传算法 支持向量机 轴承 振动信号
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 247-249,253
• 分类号: TH113.1
• 字数: 4990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.19.063

摘要

针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断.分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彦龙	军械工程学院七系	29	173	8.0	12.0
2	张培林	军械工程学院七系	253	1973	21.0	28.0
3	李兵	军械工程学院七系	70	414	12.0	16.0
4	王国德	军械工程学院七系	13	107	5.0	10.0
5	徐超	军械工程学院七系	49	209	8.0	11.0