本文關(guān)鍵詞：基于MRSVD和VPMCD的軸承故障智能診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 多分辨奇異值分解 變量預(yù)測模型模式識別 故障診斷

【摘要】：針對軸承早期微弱故障特征信息易被噪聲掩蓋和現(xiàn)實中難以獲得大量典型故障樣本的實際情況,提出了基于多分辨奇異值分解(Multi-Resolution Singular Value Decomposition,MRSVD)和變量預(yù)測模型模式識別(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的軸承故障智能診斷方法。利用MRSVD對軸承加速度振動信號進行多層分解,提取包含故障特征的細(xì)節(jié)信息,建立對數(shù)正態(tài)分布模型,凸顯細(xì)節(jié)信息中的非高斯特性,計算對數(shù)均值和對數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差構(gòu)造特征向量,并采用VPMCD方法進行故障識別。將該方法應(yīng)用于實際軸承外圈、內(nèi)圈、滾動體局部微弱故障狀態(tài)下的故障診斷,結(jié)果顯示:故障識別精度達到98.75%,證明了該方法的可行性和有效性。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 多分辨奇異值分解 變量預(yù)測模型模式識別 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51169007) 云南省科技計劃項目(No.2013DH034,No.2012CA022,No.2011DA005) 云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人才培養(yǎng)計劃項目(No.2011CI017)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 在機械故障診斷領(lǐng)域內(nèi),軸承是各種旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備剝落等[1]。當(dāng)發(fā)生這些損傷時,其振動信號是一種包含中最為常見、也是最容易損壞的元件之一,其運行狀態(tài)故障特征的復(fù)雜信號,表現(xiàn)為非線性、非平穩(wěn)、非高斯特往往直接影響整機的性能。據(jù)統(tǒng)計,旋轉(zhuǎn)機械故障有征,且信號微弱、調(diào)制性

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本文編號：891639