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陈小冬

作品数:1 被引量:6H指数:1
供职机构:中铁十八局集团有限公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承故障
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇故障诊断
  • 1篇非负矩阵
  • 1篇非负矩阵分解
  • 1篇NMF
  • 1篇S变换

机构

  • 1篇华东交通大学
  • 1篇中铁十八局集...

作者

  • 1篇张磊
  • 1篇熊国良
  • 1篇陈小冬

传媒

  • 1篇华东交通大学...

年份

  • 1篇2016
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于S变换和NMF的轴承故障诊断方法被引量:6
2016年
针对滚动轴承存在故障时其动态信号表现出的非平稳特性,引入S变换提取滚动轴承振动信号的特征信息。为了解决S变换提取特征得到的二维矩阵维数过高的问题,提出一种基于S变换和非负矩阵分解的滚动轴承振动信号特征提取方法,同时结合支持向量机实现滚动轴承的故障智能诊断。该方法先利用时频分析技术对振动信号进行S变换,然后采用非负矩阵分解方法提取变换后矩阵的特征参数,最后将提取到的故障特征作为支持向量机的输入,利用支持向量机进行轴承故障类型的自动诊断。实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障诊断,效果优于利用S变换和奇异值分解提取滚动轴承振动信号特征。
陈小冬熊国良张磊
关键词:S变换非负矩阵分解支持向量机故障诊断
共1页<1>
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