针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题,采用支持向量机实现轴承故障的模式识别。为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题,引入小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)技术,提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量,并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行故障模式识别,并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析。结果表明:支持向量机是实现轴承故障模式识别的一
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