基于非線性信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷研究.pdf_第1頁(yè)
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1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文基于非線性信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷研究姓名：劉永斌申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：精密儀器及機(jī)械指導(dǎo)教師：孔凡讓20110320摘要II過交叉驗(yàn)證的方法選擇最佳核函數(shù)及其參數(shù)，驗(yàn)證了基于徑向基核函數(shù)的SVM分類器的優(yōu)良分類性能。分別采用KPCA、LTSA兩種非線性特征提取方法與SVM相結(jié)合進(jìn)行了滾動(dòng)軸承狀態(tài)識(shí)別的實(shí)例研究，研究表明基于徑向基核函數(shù)的SVM多類分類器在滾動(dòng)軸承軸承振動(dòng)信號(hào)特征辨識(shí)中識(shí)別率高，訓(xùn)練時(shí)

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