二叉树支持向量机的旋转机械故障诊断

• 作者: 周雄 朱新才 胡腾飞 邓星 郭蕾
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 振动 信号重组 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 21-26
• 分类号: TH11
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2013.07.005

摘要

针对SVM二叉树多类分类优先级的确定问题,通过旋转机械故障实验平台和数据采集系统,采集旋转机械故障实验台转子正常、转子不平衡、转子不对中、转子轴承内圈裂缝、转子轴承外圈裂缝5种工况下的振动信号,进行零均值化处理;选择信号的主要频段进行信号重组,提取其时域无量纲特征值,利用并联式SVM的正检率大小确定SVM二叉树多类分类的优先级,进行故障类型的识别.通过实验,实现了训练样本的完全可分,说明此种方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周雄	重庆科技学院机械学院	31	104	6.0	8.0
2	朱新才	重庆理工大学汽车学院	18	99	6.0	9.0
3	邓星	重庆理工大学汽车学院	3	11	2.0	3.0
4	胡腾飞	重庆理工大学汽车学院	3	11	2.0	3.0
5	郭蕾	重庆理工大学汽车学院	2	9	2.0	2.0