基于声学信号和SVM的滚动轴承故障识别实验探讨
Research on the Fault Recognition Experiment of Rolling Bearing Based on Acoustic Signal and SVM作者机构：石家庄铁道大学河北石家庄050000 石家庄铁路职业技术学院河北石家庄050043
出 版 物：《石家庄铁路职业技术学院学报》 (Journal of Shijiazhuang Institute of Railway Technology)
年 卷 期：2021年第20卷第4期
页 面：57-61,65页
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：河北省教育厅科学技术青年基金资助项目(QN2018237)
摘 要：通过搭建基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置,采集不同损伤程度以及完好轴承的声学信号。利用小波包欠定盲源分离法信号进行降噪预处理,计算不同声学信号的奇异值谱熵、功率谱熵和小波包能量谱熵作为故障特征值,并将其作为特征向量输入到SVM分类器中,结果表明基于声学信号和SVM的轴承故障识别方法对滚动轴承早期微弱声学信号的故障分类具有一定效果。
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