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為了提高滾動軸承故障診斷的準確率，提出一種基于主成分分析（ principal component analysis，PCA）和攴持向量機（ support Vector machine，sⅤM）模型的滾動軸承故障診斷方法。通過比較不冋方法計算的標準差和拉依達準則對教據(jù)進行誤差分析，利用 MATLAB軟件中的PCA函數(shù)對數(shù)據(jù)進行主成分分析，將8個原始變量降維成3個綜合變量，分別從降維前和降維后的輸入屬性教據(jù)中隨機選取π0%的數(shù)據(jù)作為訓練集來建立SVM分類模型和PCA-SⅧM分類模型，而把剩余的30%作為測試集來對模型的性能進行仿真測試。 MATLAB仿真測試的結果表明，PCA-SⅥM模型的分類效果更妤，其預測正確率對于絕大多數(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價標準。
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