DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2023.17.019
作者：田珂，乔笑笑（长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064）
摘 要：【目的】设计农机设备运行状态监测及故障诊断系统，以便及时发现故障并解决问题，从而尽可能避免农机在运行过程中出现错误或故障而造成巨大的经济损失。【方法】研究团队利用具有良好泛化性能、能够为农机状态监测提供高精度分类的支持向量机来对故障类型进行分类预测。首先，对故障信号数据进行预处理，消除干扰和噪声等影响。其次，通过MATLAB对原始信号和去噪后的信号分别进行时域分析和频域分析，将提取的时域特征值按照一定比例划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集导入支持向量机程序，进行故障分类。最后，通过MATLAB和LabVIEW混合编程，在LabVIEW上搭建可视化界面，将MATLAB运行结果在LabVIEW上进行显示。【结果】对原始信号进行去噪处理并且选择合适的特征值，能够提高故障诊断的准确率。【结论】该故障诊断系统智能化水平较高，使用方便，操作者在没有专业知识的情况下，也能够轻松地实现系统的运行，并通过显示界面清晰地看到诊断结果。
关键词：SVM；状态监测；信号分析；智能诊断
引文信息：[1]田珂，乔笑笑.基于支持向量机的农机滚动轴承故障诊断系统设计[J].南方农机，2023，54(17)：70-73.
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