[发明专利]基于交叉小波的SCA-SVM电机滚动轴承的故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210452154.9 | 申请日： | 2022-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN114818809A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 李兵;易颖;刘立卫;佐磊;尹柏强;何怡刚 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01M13/045 |
| 代理公司： | 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) 34114 | 代理人： | 金惠贞 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于交叉小波的SCA‑SVM电机滚动轴承故障诊断方法，属于电机滚动轴承故障诊断技术领域。取不同工况下的电机滚动轴承故障振动信号与正常工作状态下振动信号做交叉小波变换(CWT)进行特征提取，构造特征矩阵，将数据集归一化且划分为训练集和测试集；利用改进的正余弦算法(SCA)优化支持向量机(SVM)的误差惩罚参数C和高斯核函数g构建诊断模型，对测试集进行分类和诊断。本发明采用交叉小波变换提取特征，具有更强的噪声稳定性，且利用改进正余弦算法优化支持向量机不仅能够增加点多样性，增强算法的搜索能力，还能防止算法陷入局部最优，快速找到全局最优解。本发明为电机滚动轴承振动信号特征提取与故障诊断研究提供了新的手段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交叉 sca svm 电机 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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