基于形态优化滤波和最小二乘支持向量机的轴承故障分析

发布时间：2018-06-20 05:48

  本文选题：滚动轴承 + 特征提取　； 参考：《中国测试》2017年04期

【摘要】：为实现滚动轴承故障分析,提出基于形态优化滤波和最小二乘支持向量机的轴承故障分析方法。首先,通过判别指标最大化原则确定最佳形态滤波算子;然后,用最佳形态滤波算子对滚动轴承实例故障信号进行降噪分析;最后,利用粒子群对模型参数进行寻优,利用最小二乘支持向量机建立轴承故障分析模型,并对模型效果进行评价。实验结果表明:该方法从模型稳定性、预测准确度、模型复杂度3个方面考虑,故障分析结果较优,能够更好地提取轴承故障特征信息。
[Abstract]:In order to realize rolling bearing fault analysis, a bearing fault analysis method based on morphological optimization filter and least square support vector machine is proposed. First, the optimal morphological filter operator is determined by the maximization principle of discriminant index; then, the noise reduction of rolling bearing example is analyzed by the optimal morphological filter operator; finally, the model parameters are optimized by particle swarm optimization. The bearing fault analysis model is established by least square support vector machine (LS-SVM), and the effect of the model is evaluated. The experimental results show that the proposed method can extract the bearing fault characteristics better from three aspects: model stability, prediction accuracy and model complexity.
【作者单位】： 云南省计量测试技术研究院;
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2043195