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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(jī)械故障診斷中,常用的狀態(tài)識別方法如統(tǒng)計(jì)直方圖法、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等依賴于機(jī)械的故障類型,必須要有大量的實(shí)際數(shù)據(jù)。 而在實(shí)際工程中,缺乏大量的歷史數(shù)據(jù),尤其是歷史故障數(shù)據(jù)。 因此一般的狀態(tài)識別技術(shù)由于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的缺乏而得不到 理想的診斷效果。而支持向量數(shù)據(jù)描述 (Support Vector Data Description, SVDD)方法能較好的解決歷史故障數(shù)據(jù)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(chǔ)上發(fā)展而來, 其主要思想是尋求一個(gè)盡可能包容目標(biāo)樣 本數(shù)據(jù)的最優(yōu)超球體。該方法僅僅需要一類目標(biāo)樣本參與,而與 非目標(biāo)類樣本沒關(guān)系。因此,在缺乏故障樣本的情況下,只需要 正常樣本數(shù)據(jù)參與,就可以訓(xùn)練、構(gòu)建一個(gè)超球,進(jìn)而對機(jī)械設(shè) 備的工作狀態(tài)進(jìn)行檢測并判斷是否發(fā)生故障。
在機(jī)械故障診斷中,常用的狀態(tài)識別方法如統(tǒng)計(jì)直方圖法、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等依賴于機(jī)械的故障類型,必須要有大量的實(shí)際數(shù)據(jù)。 而在實(shí)際工程中,缺乏大量的歷史數(shù)據(jù),尤其是歷史故障數(shù)據(jù)。 因此一般的狀態(tài)識別技術(shù)由于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的缺乏而得不到 理想的診斷效果。而支持向量數(shù)據(jù)描述 (Support Vector Data Description, SVDD)方法能較好的解決歷史故障數(shù)據(jù)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(chǔ)上發(fā)展而來, 其主要思想是尋求一個(gè)盡可能包容目標(biāo)樣 本數(shù)據(jù)的最優(yōu)超球體。該方法僅僅需要一類目標(biāo)樣本參與,而與 非目標(biāo)類樣本沒關(guān)系。因此,在缺乏故障樣本的情況下,只需要 正常樣本數(shù)據(jù)參與,就可以訓(xùn)練、構(gòu)建一個(gè)超球,進(jìn)而對機(jī)械設(shè) 備的工作狀態(tài)進(jìn)行檢測并判斷是否發(fā)生故障。
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