基于ICA和SVM的滚基于ICA和SVM的滚动轴承故障诊断方法研究
时间:2020-01-02
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通过对滚动轴承振动信号的分析处理,提出了基于独立分量分析和支持向量机的故障诊断方法,采用FastICA算法对信号进行分析处理,提取出代表轴承运行状态的投影系数矩阵,并以此作为特征向量来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断滚动轴承的工作状态和故障类型. 基于ICA和SVM的滚动轴承故障诊断方法研究
耿永强,危韧勇
(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075)
摘要:通过对滚动轴承振动信号的分析处理,提出了基于独立分量分析和支持向量机的故障
诊断方法,采用FastICA算法对信号进行分析处理,提取出代表轴承运行状态的投影系数矩阵,并以
此作为特征向量来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断滚动轴承的工作状态和故
障类型。
关键词:独立分量分析支持向量机故障诊断滚动轴承
A fauh diagnosis appmach for mller bearing based on ICA and SVM
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