Пространство признаков разреженной вейвлетной декомпозиции сигналов вибрации для задач машинного обучения

Abstract

Рассмотрены пространства признаков алгоритма разреженной вейвлетной декомпозиции для анализа временной формы вибрационных сигналов. Проведена автоматическая классификация сигналов вибрации подшипников качения и зубчатых передач с ис­пользованием сформированных пространств признаков. В качестве классификатора использована машина на опорных векторах с различными ядерными функциями. Вы­полнен сравнительный анализ пространств признаков алгоритма разреженной вейвлет-ной декомпозиции в терминах точности классификации вибрационных сигналов. Вы­брана оптимальная ядерная функция машины на опорных векторах.

The spaces of features of the sparse wavelet decomposition algorithm are considered for the analysis of the temporal form of vibration signals. The automatic classification of vibration signals of rolling bearings and gears is performed using the formed feature spaces. The machine on the support vectors with various nuclear functions is used as a classifier. The com­parative analysis of the feature spaces of the sparse wavelet decomposition algorithm is per­formed in terms of the accuracy of the vibration signal classification. The optimal nuclear function of the machine on the support vectors is chosen.