本文關(guān)鍵詞：基于SVD-LMD與DHMM在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)微弱難以提取和故障類型不易判別的缺點(diǎn),提出了基于奇異值分解(SVD)-局部均值分解(LMD)與離散隱馬爾可夫模型(DHMM)的滾動(dòng)軸承故障類型識(shí)別方法。首先,對(duì)經(jīng)過(guò)相空間Hankel矩陣重構(gòu)的原始聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行SVD降噪得到特征信號(hào),再運(yùn)用LMD對(duì)特征信號(hào)分解而產(chǎn)生一系列的乘積函數(shù)(PF),為去除LMD分解過(guò)程中產(chǎn)生的虛假分量,選擇與特征信號(hào)相關(guān)系數(shù)值較大的PF并構(gòu)建特征向量T以完成信號(hào)特征提取。最后,將T進(jìn)行量化后作為特征觀測(cè)值輸入已訓(xùn)練收斂的DHMM模型進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別。并與支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行比較研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于SVD-LMD與DHMM的滾動(dòng)軸承故障診斷模型在聲學(xué)信號(hào)下對(duì)早期滾動(dòng)軸承的故障具有較高的識(shí)別率。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 奇異值分解 局部均值分解 離散隱馬爾可夫模型
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2013ZX04011-012)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承作為設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵部件,其健康、安全地運(yùn)行對(duì)機(jī)器設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要作用[1]。近年來(lái),高金吉、Peter W T等國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷進(jìn)行了深入研究[2-3],但滾動(dòng)軸承早期故障往往具有故障信號(hào)微弱并伴隨著強(qiáng)噪聲與較強(qiáng)窄帶脈沖的特點(diǎn)[4],并且這種非平

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本文編號(hào)：787723