基于遗传编程与核主元分析的滚动轴承故障诊断方法研究

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【摘要】

：

本文针对滚动轴承的典型故障,进行了基于遗传编程(Genetic Programming,GP)与核主元分析(KPCA)的滚动轴承故障诊断方法研究。经试验获得轴承健康状态及典型故障(外圈故障,内圈故障及滚动体故障)下的振动信号,提取故障信号特征并计算不同状态下的时、频域特征参数,利用遗传编程对特征参数进行优化,构造了对故障敏感高的复合特征参数,提高了轴承状态识别的准确度。此外,将核主元分析与遗传编程

【作者】

：

何雨馨

【机构】

：

北京化工大学

【发表日期】

：

2014年01期

【关键词】

：

遗传编程(GP) 核主元分析法(KPCA) 故障诊断特征提取滚动轴承

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