本文關鍵詞：基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障診斷方法研究

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【摘要】：如何在含有噪聲的振動信號中提取特征參數(shù),是軸承故障診斷的關鍵問題,為此提出一種基于Morlet小波-奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和變量預測模型模式識別(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)的故障診斷方法。首先對時域采樣信號進行Morlet小波變換預處理,將所得時頻系數(shù)矩陣進行SVD分析,根據(jù)奇異值曲率譜特征濾除噪聲,以提取相應尺度下的微弱故障信息;然后自適應選取最佳尺度附近的分量信號,并將Shannon能量熵作為特征參數(shù),以此構建特征向量,用于建立基于VPMCD的故障識別模型。實驗采用5折交叉驗證法及Jackknife檢驗法對所提方法進行檢驗,結(jié)果證明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;云南省礦物管道輸送工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(51169007) 云南省科技計劃項目(2012CA022,2013DH034) 云南省中青年學術和技術帶頭人后備人才培養(yǎng)計劃項目(2011CI017)資助~~
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 狀態(tài)直接關系到工業(yè)生產(chǎn)的安全。因此如何在含有噪引言聲的振動信號中提取特征參數(shù),獲取軸承早期微弱故滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械設備的重要部件,其運行障特征,進而識別其故障類型并及時排除故障,對安全 生產(chǎn)異常重要。衰減信號,所以本文選取Morlet小波作為基小波進行由于軸承故

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