基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

• 作者: 刘彦慧 刘德坤 张亚江 徐晶 陈辉
• 来源期刊: 黑龙江科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 小波包 能量谱 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.3|TH165.3
• 字数: 1994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-7262.2015.01.023

摘要

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚江	黑龙江科技大学理学院	13	49	5.0	6.0
2	徐晶	黑龙江科技大学理学院	38	386	9.0	19.0
3	刘德坤	东北农业大学成栋学院	9	16	2.0	4.0
4	陈辉	黑龙江科技大学理学院	25	138	5.0	11.0
5	刘彦慧	黑龙江科技大学理学院	18	30	3.0	4.0