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基于LMD和SVDD的滾動軸承故障診斷方法_劉震坤
在機械故障診斷中,常用的狀態識別方法如統計直方圖法、 神經網絡等依賴于機械的故障類型,必須要有大量的實際數據。 而在實際工程中,缺乏大量的歷史數據,尤其是歷史故障數據。 因此一般的狀態識別技術由于訓練樣本數據的缺乏而得不到 理想的診斷效果。而支持向量數據描述 (Support Vector Data Description, SVDD)方法能較好的解決歷史故障數據缺乏這一問 題。 SVDD 方法是一種單值分類方法,是由 Tax 和 Duin 在 SVM 的基礎上發展而來, 其主要思想是尋求一個盡可能包容目標樣 本數據的最優超球體。該方法僅僅需要一類目標樣本參與,而與 非目標類樣本沒關系。因此,在缺乏故障樣本的情況下,只需要 正常樣本數據參與,就可以訓練、構建一個超球,進而對機械設 備的工作狀態進行檢測并判斷是否發生故障。
在機械故障診斷中,常用的狀態識別方法如統計直方圖法、 神經網絡等依賴于機械的故障類型,必須要有大量的實際數據。 而在實際工程中,缺乏大量的歷史數據,尤其是歷史故障數據。 因此一般的狀態識別技術由于訓練樣本數據的缺乏而得不到 理想的診斷效果。而支持向量數據描述 (Support Vector Data Description, SVDD)方法能較好的解決歷史故障數據缺乏這一問 題。 SVDD 方法是一種單值分類方法,是由 Tax 和 Duin 在 SVM 的基礎上發展而來, 其主要思想是尋求一個盡可能包容目標樣 本數據的最優超球體。該方法僅僅需要一類目標樣本參與,而與 非目標類樣本沒關系。因此,在缺乏故障樣本的情況下,只需要 正常樣本數據參與,就可以訓練、構建一個超球,進而對機械設 備的工作狀態進行檢測并判斷是否發生故障。
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