基于CV-GA-SVM方法的轴承故障诊断

• 作者: 徐德军 郭琳
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 交叉验证遗传算法 故障诊断 小波包变换 高斯径向基核函数 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 215-219
• 页数: 5页
• 字数: 2712字
• 语种: 中文

摘要

为了有效地提取轴承的故障特征信号并进行准确的分类，采用在小波包变换中引入交叉验证遗传算法与支持向量机相结合的方法来识别故障轴承所发出的不稳定特征信号并进行诊断。首先，利用小波包变换的时-频化特征对瞬时变化的故障信号进行提取。然后，运用交叉验证遗传算法和支持向量机构建分类器对参数进行检测、优化和故障模式识别。最后，经实验来验证此算法的合理性。实验结果表明，此方法对于有限样本故障信号的检测和分类具有很高的准确性和可靠性、实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭琳		2	2	1.0	1.0
2	徐德军		1	1	1.0	1.0