基于灰色支持向量机模型的滚动轴承故障诊断与预测方法

• 作者: 亢太体 刘志峰 王建华 谷力超 赵成斌
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 灰色模型 支持向量机 故障诊断 故障预测
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 页码范围: 1693-1698
• 页数: 6页
• 分类号: TH17
• 字数: 4689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2015050114

摘要

提出基于GM(1,1)-SVM的滚动轴承故障诊断及预测方法. 首先,提取滚动轴承各类故障和正常状态下振动信号的时域及频域特征值,然后,选取重要特征参数建立预测模型,进行特征值预测;最后,使用轴承各类故障特征值和正常状态特征值训练二叉树支持向量机,构造滚动轴承决策树,判别故障,实现对故障类型的分类,从而达到对轴承故障诊断,并通过预测值与支持向量机实现故障预测的目的,突破传统算法不能有效预测轴承故障的局限性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志峰	北京工业大学机械工程与应用电子学院	110	887	16.0	26.0
2	王建华	北京工业大学机械工程与应用电子学院	43	519	12.0	22.0
3	亢太体	北京工业大学机械工程与应用电子学院	2	19	2.0	2.0
4	赵成斌	北京工业大学机械工程与应用电子学院	2	19	2.0	2.0
5	谷力超	北京工业大学机械工程与应用电子学院	2	19	2.0	2.0