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基于小波包和改进多元LS-SVM的滚动轴承故障模式识别
摘要：
滚动轴承故障模式识别是一直以来备受研究的领域，本文提出了一种基于小波包和改进多元LS-SVM的滚动轴承故障模式识别方法。该方法采用了小波包分解，提取了不同尺度下的特征，并使用改进的多元LS-SVM算法进行分类。实验结果表明，所提出的方法能够有效地识别滚动轴承不同的故障模式。
关键词：
滚动轴承、故障诊断、小波包、多元LS-SVM
引言：
滚动轴承作为机械设备中的核心零部件之一，其运行稳定性直接影响着整个设备的工作效率和寿命。因此，滚动轴承故障模式的诊断与预测一直是机械工程领域中备受关注的问题。由于滚动轴承故障模式的复杂性和难以获取的问题，传统的诊断方法往往难以达到较为精确的效果。因此，本文提出了一种基于小波包和改进多元LS-SVM的滚动轴承故障模式识别方法。
一、小波包分解和特征提取
在滚动轴承信号处理中，小波包分解是一种常见的信号处理方法，其能够将信号分解为不同尺度的子信号。在本文中，我们采用小波包分解方法以获取不同尺度下的滚动轴承信号特征。
具体来说，我们首先对滚动轴承信号进行小波包分解，然后提取每个尺度下的信号均方根值（RMS）和峰值因子（Kurtosis）作为特征向量。RMS指的是信号的幅值分布均方根值，Kurtosis指的是信号的峰值与均值的关系，反映了数据点在平均值附近分布的程度。通过实验发现，这两个特征可以有效地表征不同尺度下的信号特征，并且具有很好的分类效果。
二、改进多元LS-SVM分类器
LS-SVM算法作为支持向量机（SVM）的一种变种，是一种非线性分类方法，其运算速度快、精度高等特点使其在故障诊断中广受推崇。在本文中，我们采用了多元LS-SVM分类器，并对其进行了一定的改进以增强其识别故障模式的能力。
具体来说，我们从以下三个方面对多元LS-SVM进行了改进。第一，使用核函数提取更高维的特征。我们采用径向基（RBF）核函数以提取更高维度的特征，从而对不同尺度下的信号特征进行更加准确的描述。第二，采用交叉验证（CV）避免过拟合。通过10折交叉验证，我们得到了最优的惩罚因子和径向基函数参数，避免了模型对训练数据过度拟合的问题。第三，采用自适应白化变换（AWT）提高分类器的鲁棒性。AWT可以将信号的噪声和干扰降至最小，从而进一步提高了分类器的性能。
三、实验结果与分析
为了验证所提出的滚动轴承故障模式识别方法的有效性，我们采用了NASA公开数据集进行实验，对比了本文所提出的方法与常见的基于小波包和LS-SVM分类器的故障诊断方法。实验结果表明，本文所提出的方法具有更好的精度和稳定性，能够有效地识别出滚动轴承不同的故障模式，并对机器维修提供重要参考。
结论：
本文提出了一种基于小波包和改进多元LS-SVM的滚动轴承故障模式识别方法。实验结果表明，所提出的方法能够有效地识别滚动轴承不同的故障模式，具有更好的精度和稳定性。该方法为实现滚动轴承故障预测与维修提供了一种新思路和方法手段。