本文主要研究内容
作者杨艳君,魏永合,王晶晶,刘炜（2019）在《基于LMD和SVDD的滚动轴承健康状态评估》一文中研究指出：为了提高滚动轴承健康状态评估的分类精度,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和具有故障样本的支持向量数据描述(Support Vector Data Description,简称SVDD)相结合的滚动轴承故障状态识别方法。该方法首先将利用LMD方法进行滚动轴承振动信号的分解,得到一系列PF(乘积函数,product function)分量之和并具有物理意义,接下来对含有主要故障信息的PF分量进行能量计算并构造特征向量,最后将其输入SVDD分类器,进行滚动轴承的健康状态评估。实验结果证明该方法的可行性和有效性。
Abstract
wei le di gao gun dong zhou cheng jian kang zhuang tai ping gu de fen lei jing du ,di chu le ji yu ju bu jun zhi fen jie (Local mean decomposition,jian chen LMD)he ju you gu zhang yang ben de zhi chi xiang liang shu ju miao shu (Support Vector Data Description,jian chen SVDD)xiang jie ge de gun dong zhou cheng gu zhang zhuang tai shi bie fang fa 。gai fang fa shou xian jiang li yong LMDfang fa jin hang gun dong zhou cheng zhen dong xin hao de fen jie ,de dao yi ji lie PF(cheng ji han shu ,product function)fen liang zhi he bing ju you wu li yi yi ,jie xia lai dui han you zhu yao gu zhang xin xi de PFfen liang jin hang neng liang ji suan bing gou zao te zheng xiang liang ,zui hou jiang ji shu ru SVDDfen lei qi ,jin hang gun dong zhou cheng de jian kang zhuang tai ping gu 。shi yan jie guo zheng ming gai fang fa de ke hang xing he you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械设计与制造的杨艳君,魏永合,王晶晶,刘炜，发表于刊物机械设计与制造2019年05期论文，是一篇关于滚动轴承论文,局部均值分解论文,支持向量数据描述论文,健康状态评估论文,机械设计与制造2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械设计与制造2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：滚动轴承论文; 局部均值分解论文; 支持向量数据描述论文; 健康状态评估论文; 机械设计与制造2019年05期论文;