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關鍵詞：滾動軸承 故障診斷 諧波小波包 改進的自適應遺傳算法 支持向量機 

摘要：傳統(tǒng)方法在診斷滾動軸承故障時受人為因素影響,故障成因復雜,因此在已有理論上提出一種基于諧波小波包和自適應支持向量機相結合的搗固車故障診斷方法。諧波小波包對不同故障下的振動信號展開分解及重構后所提取的頻帶能量即為特征向量,再把特征值輸入支持向量機(SVM)模型中訓練并對核函數(shù)和懲罰系數(shù)進行優(yōu)化。用自適應支持向量機構建從特征向量到故障類型間的對應,從而完成滾動軸承故障的診斷。該方法能高效準確地診斷出故障類型且有實用價值。通過與GA-SVM及AGA-SVM對比,證明此方法在故障診斷領域中的卓越性。

計算機應用與軟件雜志要求:

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