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支持向量机在滚动轴承故障模式识别中的应用研究

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摘要

以统计学习理论(SLT)为基础的支持向量机(SVM),专门研究小样本情况下的学习规律.本文用正常滚动轴承和故障滚动轴承的加速度信号,选取识别能力强的峰-峰值、绝对均值等作为特征矢量输入SVM,对滚动轴承的典型故障进行模式识别.试验表明,即使在噪声环境下,SVM对滚动轴承故障仍具有优秀的分类性能.

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来源
《2006年全国振动工程及应用学术会议》|2006年|76-79|共4页
会议地点昆明
作者
齐保林; 郑州牧业工程高等专科学校; 李凌均; 李志农;
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作者单位

中国振动工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类机械运行与维修;人工智能理论;
关键词
统计学习理论(SLT); 支持向量机(SVM); 模式识别; 故障诊断;

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