基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断

摘要：

针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断.分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障.

关键词：故障诊断、离散余弦变换、遗传算法、支持向量机、轴承、振动信号

所属期刊栏目：38

分类号：TH113.1

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：247-249,253