基于二代小波包-支持向量数据描述的轴承性能退化评估研究
轴承性能退化评估是进行设备主动维护、实现零停机率的关键技术。二代小波包分解不仅可以对信号进行更为精细的刻画，而且克服了传统小波包分解中选择小波基的问题，基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法。基于此，本文提出了一种基于二代小波包一支持向量数据描述的轴承性能退化评估方法，该方法以二代小波包分解的节点能量构成特征向量，仅需要正常状态下的数据样本即可用支持向量数据描述建立知识库，实现了对待测样本退化程度的定量评估。通过对轴承加速疲劳寿命试验中全寿命周期的评估，验证了所提出方法的可行性和有效性。
支持向量数据描述 二代小波包分解 性能退化评估 加速疲劳寿命试验 轴承 故障诊断
潘玉娜 陈进
上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
国内会议
西宁
中文
299-301
2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）