基于SK等指標和SVM的滾動軸承性能退化評估研究
李超; 郭瑜 昆明理工大學機電工程學院; 云南昆明650500
關鍵詞：譜峭度 多分類支持向量機 故障監測 滾動軸承 性能退化評估
摘要：文中提出一種基于譜峭度等指標和支持向量機的滾動軸承性能退化評估的新方法。針對滾動軸承全壽命過程中各個時期故障損傷程度的不同,將故障監測分為4個階段:正常、初期、中期、末期。通過與傳統指標,例如均方根值、峭度值、峰峰值指標等對比,驗證了譜峭度作為初期故障特征指標的優勢。選取譜峭度等指標作為特征輸入,構建多分類支持向量機預測模型來預測軸承性能退化階段。使用軸承全壽命試驗數據對預測模型進行檢驗,證明了該方法的有效性和可行性。
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