TY -的A2 Steffen Valder盟——江,玲丽AU -阴,Hua-kui AU - Li Xue-jun AU - Tang Si-wen PY - 2014 DA - 2014/04/08 TI -旋转机械故障诊断的基于多传感器信息融合使用SVM和时域特性SP - 418178六世- 2014 AB -多传感器信息融合,当应用于故障诊断,时空范围,和信息的数量扩大相比可以获得一个传感器,所以可以描述更全面的诊断对象。提出的方法在旋转机械故障诊断使用多传感器信息融合,所有的特性都是计算使用振动数据在时间域构成熔解的向量和支持向量机(SVM)是用于分类。提出了测试方法的有效性通过三个案例研究:诊断错误的齿轮、滚动轴承、转子裂纹的识别。对于每个案例研究中,情感的特性进行了分析。结果表明,峰值因素是最敏感的特性在十二时域特性识别齿轮缺陷,意味着,均方根,根振幅,振幅广场和标准差都是敏感的识别装置,滚动轴承,转子裂纹缺陷相对。SN - 1070 - 9622你——https://doi.org/10.1155/2014/418178 - 10.1155 / 2014/418178摩根富林明冲击和振动PB - Hindawi出版公司KW - ER