Affiliation of Author(s):民航学院

Journal:振动与冲击

Key Words:支持向量数据描述(SVDD);滚动轴承;超球优化;特征融合;故障检测;特征变换;

Abstract:在仅有轴承正常运行数据的小样本情况下,支持向量数据描述(SVDD)能通过对多维特征的融合实现滚动轴承的故障检测与状态评估,但特征向量空间分布的复杂程度会直接影响SVDD的效果。为此,提出了一种基于超球优化支持向量数据描述的滚动轴承故障检测方法,通过超球优化改善特征向量的空间分布以降低数据描述任务的难度,进而使得超球优化SVDD能更有效地识别出滚动轴承故障。多组试验表明:在不同转速、不同测点、不同类型的滚动轴承故障下,超球优化SVDD比传统的SVDD方法效果更优。

Translation or Not:no

Date of Publication:2019-01-28

Co-author:林桐,滕春禹,XT21687,欧阳文理

Correspondence Author:cg