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基于PCA和SVM模型的滚动轴承故障诊断方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.12 MB | 2021-04-16

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　　为了提高滚动轴承故障诊断的准确率，提出一种基于主成分分析（ principal compυ nent analysis，PCA）和攴持向量机（ supportⅤ ector machine，sⅤM）模型的滚动軸承故障诊断方法。通过比較不冋方法计算的标准差和拉依达准则对数据进行误差分析，利用 MATLAB软件中的PCA函数对数据进行主成分分析，将8个原始变量降维成3个综合变量，分别从降维前和降维后的输入属性数据中随机选取π0%的数据作为训练集来建立SⅤM分类模型和PCA-SVM分类模型，而把剩余的30%作为测试集来对模型的性能进行仿真测试。 MATLAB仿真测试的结果表明，PCA-SⅤM模型的分类效果更妤，其预测正确率对于绝大多数故障诊断来说是可以接受的，可以作为一种故障诊断的评价标准。

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