本文關鍵詞：信號稀疏分解理論在軸承故障檢測中的應用

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【摘要】：將信號稀疏分解理論引入到軸承故障檢測問題中,提出新的軸承故障檢測方法。通過字典學習的方式可有效實現(xiàn)軸承正常狀態(tài)振動信號稀疏表示的超完備字典。利用該字典只適用于軸承正常狀態(tài)信號稀疏分解的特點,將待分析信號在該字典上展開,通過比較信號稀疏表示誤差與所設定閾值的關系來判斷軸承對應的狀態(tài),從而實現(xiàn)軸承的故障檢測。實驗結果表明:當誤差閾值設置合理時,該方法可有效地判斷出軸承是否發(fā)生故障。
【作者單位】： 國防科技大學裝備綜合保障技術重點實驗室;
【關鍵詞】： 軸承故障檢測 稀疏分解 字典學習 稀疏表示誤差
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375484;51205401;51475463) 國防科學技術大學博士生跨學科聯(lián)合培養(yǎng)計劃資助項目(kxk140301)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 由于材料缺陷、制造誤差和運行環(huán)境等因素以及疲勞、老化等效應,旋轉機械設備在運行過程中發(fā)生故障和損傷不可避免。而軸承作為旋轉機械中最常用和最重要的關鍵部件之一,一旦發(fā)生故障,輕則導致設備停機影響工作效率,造成經(jīng)濟損失,重則會出現(xiàn)極端的危險事故,危及整套設備和工作，

本文編號：894746