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摘要:
利用混沌吸引子特征量可以刻画滚动轴承在不同故障状态下振动特性的特点,提出一种基于关联维数、最大李雅普诺夫指数和信息熵的故障诊断方法。结合试验数据,应用支持向量机技术分析了3类特征量对滚动轴承的故障识别能力,并对比了特征量两两组合的分类效果。研究表明:3类特征量都包含着不同的故障信息,将其结合可以明显提高故障识别率。通过对实测轴承数据的故障分类研究发现,与单一特征量方法相比,该方法可以有效区分不同故障类型和故障严重程度,为滚动轴承故障的超精密诊断提供了可能性。
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文献信息
篇名 基于混沌吸引子特征量的滚动轴承故障诊断
来源期刊 石家庄铁道大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 故障诊断 混沌吸引子 特征量 支持向量机
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 机械与测控工程
研究方向 页码范围 91-95
页数 5页 分类号 TH165
字数 2209字 语种 中文
DOI 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2015.01.19
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 杨绍普 石家庄铁道大学机械工程学院 213 2459 27.0 42.0
3 刘永强 石家庄铁道大学机械工程学院 67 363 10.0 16.0
7 廖英英 10 65 6.0 8.0
10 顾晓辉 石家庄铁道大学机械工程学院 11 50 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
混沌吸引子
特征量
支持向量机
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期刊影响力
石家庄铁道大学学报(自然科学版)
季刊
2095-0373
13-1402/N
大16开
河北省石家庄市北二环东路17号
1982
chi
出版文献量(篇)
2432
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