【摘 要】
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为了提高相关向量机在滚动轴承早期故障诊断中的诊断精度,对相关向量机的早期故障输入特征以及相关向量机的参数优化方法进行了研究。首先,以美国Cincinnati大学实测的滚动轴
【机 构】
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三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室; 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405264);湖北省自然科学基金(2018CFB671);湖北省重点实验室开放基金(2017KJX02,KF2017-04)资助项目
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为了提高相关向量机在滚动轴承早期故障诊断中的诊断精度,对相关向量机的早期故障输入特征以及相关向量机的参数优化方法进行了研究。首先,以美国Cincinnati大学实测的滚动轴承全寿命振动数据为基础,结合信息熵原理计算振动信号的归一化小波包频带能量及小波信息熵,根据特征参数时间序列的渐进变化趋势,构造相关向量机的早期故障输入样本;其次通过混沌粒子群算法优化相关向量机的核函数参数;最后,利用优化后的相关向量机模型实现对机械设备的早期故障诊断。实际轴承的故障诊断实验结果表明,方法提取的早期故障特征敏感性更好,优化的相关向量机早期故障的模式分类性能也大大提高,验证了该方法对早期故障诊断的有效性和优势。
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