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為了提高滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確率，提出一種基于主成分分析（ principal component analysis，PCA）和攴持向量機(jī)（ support Vector machine，sⅤM）模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。通過比較不冋方法計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差和拉依達(dá)準(zhǔn)則對(duì)教據(jù)進(jìn)行誤差分析，利用 MATLAB軟件中的PCA函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，將8個(gè)原始變量降維成3個(gè)綜合變量，分別從降維前和降維后的輸入屬性教據(jù)中隨機(jī)選取π0%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集來建立SVM分類模型和PCA-SⅧM分類模型，而把剩余的30%作為測(cè)試集來對(duì)模型的性能進(jìn)行仿真測(cè)試。 MATLAB仿真測(cè)試的結(jié)果表明，PCA-SⅥM模型的分類效果更妤，其預(yù)測(cè)正確率對(duì)于絕大多數(shù)故障診斷來說是可以接受的，可以作為一種故障診斷的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
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