【摘 要】
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针对传统滚动轴承故障诊断方法大多依赖于人工特征提取且故障诊断过程复杂导致泛化性能较差等问题,提出了一种基于主成分分析网络与SVM分类器相结合的滚动轴承故障诊断方法—
【基金项目】
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山东省重点研发计划(批准号:2019JZZY020101)资助,山东省自然科学基金(批准号:ZR2019PEE018)资助
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针对传统滚动轴承故障诊断方法大多依赖于人工特征提取且故障诊断过程复杂导致泛化性能较差等问题,提出了一种基于主成分分析网络与SVM分类器相结合的滚动轴承故障诊断方法——PCANet_SVM。PCANet算法采用非监督方式进行特征提取,与SVM分类器结合进行故障识别。实验结果表明,PCANet_SVM算法可以有效地实现滚动轴承故障诊断,通过与CNN算法进行对比,验证了本算法的高效性和准确性。
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