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基于柔性形态滤波和支持矢量机的滚动轴承故障诊断方法

学兔兔 第 45卷第 7期 机 械 工 程 学 报 VO1.45 N O.7 2009年 7 月 JOURNAL0F MECHANICAL ENGINEERING Ju1. 2009 DoI:1O.3901/JME.2009.07.075 基 于柔性形态滤 波和 支持 矢量机 的 滚 动轴 承故 障诊 断方法冰 于湘涛 褚福磊 郝如江 (清华 大 学精 密仪 器 与机 械 学系 北 京 100084) 摘要 :针对滚动轴承故 障振 动信 号的强噪声背景 以及现 实中不易获取大量典型故障样本 的特 点,提 出一种基于柔性形态滤波 和支持矢量机(Supportmachine,SVM)的滚 vector 动轴承故障诊断方法 。柔性形态滤波 既可以有效地提取 出信号 的边缘轮廓和 信号 的形状特 征,同时又具育稳健性 ;SVM 具有 良好的分类件能 ,特别在 小样本 、非线性及高维特征空 间中具有较好 的推 广能力 ;SVM 分类器 的惩罚因子和核 函数参数采用 经典粒子群优化算法进行优 化,避免传统方法对初始点和样本 的依赖 。 首先对振动信 号进行柔 性形态滤波 ,然后提取滤波 后信 号的故障特征频率 的归一化 能量为特征矢量作为 SVM分类器 的输入 参数 ,用 于区分滚 动轴 承的外圈 、内圈和滚动 体故障,SVM 分类器 的参数采用标准 粒子群优化算法进行优化 。试验结果表 明了方法 的有 效性 。 关键词 :柔性 形态 滤波 支持矢量机 粒 子群 优化 特征提取 故 障诊断 中图分类号 :TH165 FaultDiagnosis Approach for Rolling Bearing Based on Support Vector M achineand Soft Morphological Filters YU Xiangtao CHU Fulei HAO Rujiang (Department ofPrecisio

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