10.3969/j.issn.1006-2475.2007.03.007
基于SVM的滚动轴承工作状态检测
支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题.本文提出了一种基于多级支持向量机分类器的滚动轴承工作状态识别方法.该方法通过时域特征参数对原信号进行特征提取,不仅计算简单,而且不考虑滚动轴承的型号和转速.试验表明这种方法具有很好的分类能力.
支持向量机、多类问题、滚动轴承、故障诊断
TP273(自动化技术及设备)
2007-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
25-27,30