应用自适应Morlet小波和NGA优化SVM的轴承故障诊断
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第一作者：蒋永华
发表时间：2013-01-01
发表刊物：振动、测试与诊断
所属单位：工学院、职业技术教育学院
文献类型：期刊
卷号：第33卷
期号：第5期
页面范围：751-755，908
关键字：故障诊断；自适应Morlet小波；小生境遗传算法；支持向量机
摘要：针对滚动轴承故障诊断中出现的多故障分类问题,提出了一种利用自适应Morlet小波和小生境遗传算法(niche genetic algorithm,简称NGA)优化支持向量机(support vector machine,简称SVM)实现滚动轴承故障诊断的新方法。首先,采用自适应Morlet小波方法提取出最佳尺度附近的3个信号分量作为特征信号,分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集,作为SVM的输入向量,并用样本集训练1-v-r SVM;然后,再构造一种新的核函数,并用NGA在SVM训练过
是否译文：否