为了提高机械故障诊断的正确率,针对当前机械故障诊断方法存在局限性,设计了基于传感器器信号融合的机械故障诊断方法.首先采用多个传感器对机械工作状态的信号进行采集,并从信号中抽取机械故障信息特征,然后采用主成分分析选择比较重要的机械故障信息特征,并采用支持向量机对机械故障信息特征向量进行学习,建立机械故障诊断的分类器,最后采用实际的机械故障数据进行了性能测试,结果表明,本文方法解决了当前机械故障诊断中的难题,获得了十分理想的机械故障诊断效果,而且机械故障诊断正确率要高于其它方法,具有广泛的应用前景.
传感器 信号采集 机械故障诊断 特征选择