基于小波奇异谱及 SVDD 的轴承故障检测方法

• 作者: 左小清 徐晶 李勇发 杨芳
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 小波分析 奇异谱 支持向量数据描述
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33|TN911.7
• 字数: 1621字
• 语种: 中文

摘要

针对传统轴承故障检测方法泛化能力较弱、训练样本数量需求过大、检测效果不佳的问题，提出了一种基于小波奇异谱及 SVDD 的滚动轴承故障检测方法。首先，利用 db5小波对正常振动信号进行5层小波分解，并计算出奇异值进行优选；然后，将优选出的奇异值输入 SVDD 中进行训练，得到超球体中心和半径；最后，利用判别函数进行分类，判断轴承是否存在故障。试验表明，该方法的检测正确率达到了98．6％，可用于轴承故障检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晶	黑龙江科技大学理学院	38	386	9.0	19.0
2	左小清	昆明理工大学国土资源工程学院	101	505	12.0	17.0
3	李勇发	昆明理工大学国土资源工程学院	10	26	4.0	4.0
4	杨芳	昆明理工大学国土资源工程学院	13	29	3.0	4.0