基于灰关联信息熵的SVM决策树轴承故障分类  被引量:9

Bearing Fault Classification Using Support Vector Machine Decision Tree and Grey Correlation Information Entropy

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作  者:陈伟[1] 贾庆轩[1] 孙汉旭[1] 

机构地区:[1]北京邮电大学自动化学院北京,100876

出  处:《振动.测试与诊断》2013年第3期504-508,531-532,共5页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基  金:国家自然科学基金资助项目(61175080)

摘  要:为提高轴承故障诊断的准确率,以灰色关联理论和信息熵理论为基础,提出了基于灰关联信息熵提取属性特征的支持向量机决策树多故障分类器。该分类器可以实现对轴承的多故障类型的分类,并对轴承的各类故障进行了分类实验。验证结果表明,该方法可有效地进行故障状态识别,达到了准确进行机械系统多故障诊断的目的。To improve the accuracy of bearing fault diagnosis,a support vector machine decision tree multi-fault classifier,which extracts attribute characteristics by using grey correlation Information entropy,is proposed based on grey correlation theory and information entropy theory.The classifier achieves the classification of multiple fault types of bearing,verifying various faults of bearing.The result shows that the method can recognize the fault condition effectively,achieving the purpose of the accurate multi-fault diagnosis of mechanical systems.

关 键 词:支持向量机(SVM) 决策树 轴承 灰色关联 信息熵 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH133.3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

参考文献:

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