局部費歇爾判別分值在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
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【摘要】:為精確、高效地識別出滾動軸承不同程度、不同類型的故障,提出一種基于局部費歇爾判別分值(Localized fisher discriminant score,LFDS)的故障診斷方法。該方法首先從時域、頻域及時頻域構(gòu)造原始故障特征集;然后運用LFDS選擇出其中最能反映故障本質(zhì)的敏感特征子集;最后將選擇出的特征子集輸入到最小二乘支持向量機進行模式識別。用滾動軸承一組故障特征數(shù)據(jù)集進行驗證。結(jié)果表明,經(jīng)LFDS選擇出的特征能顯著表現(xiàn)出不同故障類別間的差異。
【作者單位】: 蘭州理工大學(xué)機電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 故障診斷 局部費歇爾判別分值 特征選擇 最小二乘支持向量機
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(51675253) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20136201110004)資助
【分類號】:TH133.33
【正文快照】: 滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械應(yīng)用最廣泛的部件之一,其工作質(zhì)量的好壞往往直接影響到整臺設(shè)備的安全性和可靠性[1]。據(jù)統(tǒng)計,旋轉(zhuǎn)機械中的故障約有30%是由滾動軸承引起的。因此若能夠精確判斷滾動軸承的故障類型及故障程度,則對于保證機械設(shè)備的安全運行具有重要意義。滾動軸承故障診
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,本文編號:442944
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