【摘要】：為了準(zhǔn)確地進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷,針對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)的低信噪比特征,提出了局部特征尺度分解、k均值聚類(lèi)分析和獨(dú)立分量分析相結(jié)合的故障診斷方法。首先,應(yīng)用局部特征尺度分解對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到若干個(gè)內(nèi)稟尺度分量;然后,依據(jù)分量與原始信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)及峭度值,應(yīng)用k均值聚類(lèi)方法選取有效的分量組成新的觀測(cè)信號(hào);最后,對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立分量分析處理,實(shí)現(xiàn)信噪分離,依據(jù)峭度值選取信號(hào)分量,對(duì)信號(hào)應(yīng)用希爾伯特包絡(luò)譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障診斷。通過(guò)軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)分析,驗(yàn)證了方法的有效性。
[Abstract]:In order to accurately diagnose rolling bearing fault, a fault diagnosis method combining local feature scale decomposition, k-means clustering analysis and independent component analysis is proposed for the low signal-to-noise ratio (SNR) characteristics of the fault vibration signal. Firstly, the local characteristic scale decomposition is used to decompose the vibration signal, and some intrinsic scale components are obtained, and then, according to the correlation number and kurtosis value between the components and the original signal, The k-means clustering method is used to select the effective components to form the new observation signal. Finally, the independent component analysis (ICA) of the observed signal is carried out to realize the separation of signal and noise, and the signal component is selected according to the kurtosis value. Hilbert envelope technique is applied to fault diagnosis. The validity of the method is verified by analyzing the fault data of bearing inner ring.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系;
【基金】：國(guó)家部委預(yù)研基金項(xiàng)目(9140A27020214JB1446)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：2294027