資料介紹
為了提高滾動軸承故障診斷的準確率,提出一種基于主成分分析( principal compυ nent analysis,PCA)和攴持向量機( supportⅤ ector machine,sⅤM)模型的滾動軸承故障診斷方法。通過比較不冋方法計算的標準差和拉依達準則對數據進行誤差分析,利用 MATLAB軟件中的PCA函數對數據進行主成分分析,將8個原始變量降維成3個綜合變量,分別從降維前和降維后的輸入屬性數據中隨機選取π0%的數據作為訓練集來建立SⅤM分類模型和PCA-SVM分類模型,而把剩余的30%作為測試集來對模型的性能進行仿真測試。 MATLAB仿真測試的結果表明,PCA-SⅤM模型的分類效果更妤,其預測正確率對于絕大多數故障診斷來說是可以接受的,可以作為一種故障診斷的評價標準。
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