本文關(guān)鍵詞：基于詞袋模型和極限學習機的軸承故障診斷

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【摘要】：特征提取為設備故障診斷的關(guān)鍵步驟,現(xiàn)有特征提取主要基于時域、頻域和時頻域方法,但在噪聲大、混合故障多發(fā)、變轉(zhuǎn)速等復雜工況下應用受限。提出一種基于詞袋模型(BoW,bag of words)的振動信號故障診斷方法。該方法改變了傳統(tǒng)基于一維信號進行故障診斷的模式,首先將一維振動信號轉(zhuǎn)換成二維灰度圖像信號,結(jié)合圖像處理的方法來實現(xiàn)故障診斷。同時針對一維振動信號升維的過程中忽略了信號的空間特性這一不足,引入極限學習機對算法優(yōu)化,并以滾動軸承為研究對象驗證了方法的有效性。
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術(shù)學院;北京化工大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51375037,51675035)
【分類號】：TH133.33;TP181
【正文快照】： 滾動軸承故障診斷對于保障機械設備的穩(wěn)定、安全運行具有重要意義。提取故障特征是實現(xiàn)故障診斷的關(guān)鍵,故障特征提取的效果好壞直接關(guān)系到故障診斷的可靠性和準確率。較為常用的方法有小波分解[1]、經(jīng)驗模態(tài)分解方法[^3]、分形維數(shù)方法[4]等,這些傳統(tǒng)故障特征提取的方法都是在

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4 李t，

本文編號：1179110