基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断

• 作者: 李朋 杨巨平 焦静
• 来源期刊: 铁道车辆
• 关键词: 信息融合 滚动轴承故障诊断 LS-SVM D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 运用检修
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: U270.331+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7602.2019.07.016

摘要

利用信息融合技术,提出了基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法,并利用高速动车组传动试验台进行了验证,结果表明该方法可有效提高滚动轴承故障诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨巨平	神华铁路货车运输有限责任公司质量监督部	3	11	2.0	3.0
2	李朋	神华铁路货车运输有限责任公司肃宁车辆维修分公司生产技术部	3	6	1.0	2.0
3	焦静	北京交通大学机械与电子控制工程学院	1	1	1.0	1.0