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摘要:
以转炉耳轴轴承为研究对象,将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中,提出了应用主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法.首先,对声发射信号的特征量进行主成分分析,得到更能反映设备状态的综合特征参数,然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别.利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证.结果表明,新方法能够有效区分出转炉耳轴轴承的故障模式,识别的总体正确率可达97.8%.
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文献信息
篇名 基于声发射检测技术的转炉耳轴轴承故障诊断
来源期刊 轴承 学科 工学
关键词 转炉耳轴轴承 故障诊断 最小二乘支持向量机 主成分分析 声发射
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 测量与仪器
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号 TH133.33|TH165
字数 3326字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐金梧 北京科技大学机械工程学院 152 2579 27.0 46.0
2 黎敏 北京科技大学机械工程学院 55 385 9.0 17.0
3 阳建宏 北京科技大学机械工程学院 63 577 14.0 21.0
4 胡军 11 7 2.0 2.0
5 路俏俏 北京科技大学机械工程学院 3 10 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
转炉耳轴轴承
故障诊断
最小二乘支持向量机
主成分分析
声发射
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
轴承
月刊
1000-3762
41-1148/TH
大16开
河南省洛阳市吉林路
36-17
1958
chi
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