一种基于灰色支持向量机的滚动轴承故障诊断与预测的方法，滚动轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态的优劣往往影响到整台设备的运行性能。本发明提出了基于GM(1，1)-SVM的滚动轴承故障诊断及预测方法。提取滚动轴承各类故障和正常状态下的振动信号时域及频域特征值，选取重要特征参数建立预测模型——灰色模型，进行特征值预测；使用轴承各类故障特征值和正常状态特征值训练二叉树支持向量机，构造滚动轴承决策树判别故障，实现对故障类型的分类，从而达到对轴承故障诊断，并通过预测值与所训练的支持向量机实现故障预测的目的。
CN201510016333-一种基于灰色支持向量机的滚动轴承故障诊断与预测的方法-申请公开.pdf
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