基于KPCA的轴承故障状态分类研究

• 作者: 黄敏 龚立雄
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承 故障分类 核函数主元分析 特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 149-153
• 页数: 5页
• 分类号: TH11|TP18
• 字数: 4088字
• 语种: 中文

摘要

提出基于核函数主元分析的轴承故障分类方法.该方法通过计算轴承振动信号原始特征空间的核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射.通过振动测试仪获取轴承在正常、外圈破损和保持架损坏状态下的实验数据,比较主元分析与核函数主元分析的故障分类效果.实验表明,核函数主元分析更适合提取故障信号的非线性特征,对故障特征状态有更好的分类效果,并对分类器有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚立雄	重庆理工大学机械工程学院	26	177	7.0	13.0