【摘 要】
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运用模拟退火与最小二乘支持向量机（least square support vector machine，简称LSSVM）轴承的故障诊断法，是在得到较优的λ和σ参数的同时进行特征选择获取显著特征子集。为验证所
【机 构】
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山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东理工大学机械工程学院,DepartmentofMechanicalEngineering
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运用模拟退火与最小二乘支持向量机（least square support vector machine，简称LSSVM）轴承的故障诊断法，是在得到较优的λ和σ参数的同时进行特征选择获取显著特征子集。为验证所提方法的有效性，将4种运行状态、5种转速、2类载荷条件下测得的轴承振动信号作为研究样本，提取信号的52个特征。试验结果表明，该法对轴承故障分类的准确率较高，可有效用于旋转机械的状态监控。
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