基于高斯混合模型与改进网格搜索法的轴承故障诊断

• 作者: 李舜酩 陈远帆
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 统计特征量 支持向量机 改进网格搜索法 故障分类
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 机械?材料
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TH13
• 字数: 4644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.03.006

摘要

为提高轴承复杂故障的诊断准确率，将高斯混合模型与改进网格搜索法相结合，开展了轴承故障诊断方法的研究，对不同情况下的轴承故障进行了诊断。首先将采集的数据进行了适当分段，利用混合高斯分布拟合各段数据，提取统计特征量作为故障特征指标；然后分别采用普通网格搜索法和改进的网格搜索法进行参数优化；最后以支持向量机作为分类器对轴承故障进行了诊断，并将2种优化算法的准确率进行了对比。结果表明：所提出的故障诊断方法准确率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李舜酩		204	2555	26.0	45.0
2	陈远帆		4	33	3.0	4.0