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矢功率谱与支持向量数据描述相结合在故障诊断中的应用研究
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TH165.3[机械工程—机械制造及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]郑州大学振动工程研究所,郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金(50675209); 河南省自然科学基金(0611022400); 河南省杰出人才创新基金(0621000500)资助项目
中文摘要:

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面。为了解决智能监测和故障诊断中故障样本缺乏的问题,提出一种矢功率谱与支持向量数据描述(support vectordata description,SVDD)相结合的单分类方法。将该方法应用于转子试验台模拟的故障诊断中,实验结果表明,该方法是有效的。

英文摘要:

Compared with the traditional power spectrum,the vector power spectrum can fuse the power information from different channels,and reflect more comprehensive information.In order to solve the problem of insufficient fault samples in intelligent monitoring and fault diagnosis,a one-class classification method combined Vector Power Spectrum and support vector data description(SVDD) is proposed.Applying this method to the simulated fault diagnosis of rotor tester,the test result shows that this method is effective.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635