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提出一種結(jié)合小波包分析(WPA)理論和支持向量機(SVM)分類器的機械故障診斷方法。該方法具有重復(fù)訓練樣本少，簡單、直觀的優(yōu)點，具有很高的分類性能。利用獲得的機械故障數(shù)據(jù)建立故障分類器，對不同測試集條件下的3 種SVM 核函數(shù)、SVM 方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的比較結(jié)果證明，基于小波包和支持向量機的故障診斷方法是機械故障診斷的發(fā)展方向。并對實驗的最佳訓練樣本集進行討論。
關(guān)鍵詞：小波包分析；支持向量機；故障診斷
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