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提出基于GM(1,1)-SVM的滚动轴承故障诊断及预测方法. 首先,提取滚动轴承各类故障和正常状态下振动信号的时域及频域特征值,然后,选取重要特征参数建立预测模型,进行特征值预测;最后,使用轴承各类故障特征值和正常状态特征值训练二叉树支持向量机,构造滚动轴承决策树,判别故障,实现对故障类型的分类,从而达到对轴承故障诊断,并通过预测值与支持向量机实现故障预测的目的,突破传统算法不能有效预测轴承故障的局限性.
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北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2015
Issue： 11
Volume： 41
Page： 1693-1698
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