基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究

发布时间：2017-11-10 14:20

  本文关键词：基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究

  更多相关文章： 奇异值分解 变量预测模型 小波变换 能量熵 故障诊断

【摘要】：如何在含有噪声的振动信号中提取特征参数,是轴承故障诊断的关键问题,为此提出一种基于Morlet小波-奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)的故障诊断方法。首先对时域采样信号进行Morlet小波变换预处理,将所得时频系数矩阵进行SVD分析,根据奇异值曲率谱特征滤除噪声,以提取相应尺度下的微弱故障信息;然后自适应选取最佳尺度附近的分量信号,并将Shannon能量熵作为特征参数,以此构建特征向量,用于建立基于VPMCD的故障识别模型。实验采用5折交叉验证法及Jackknife检验法对所提方法进行检验,结果证明了所提方法的有效性。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;云南省矿物管道输送工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(51169007) 云南省科技计划项目(2012CA022,2013DH034) 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(2011CI017)资助~~
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 状态直接关系到工业生产的安全。因此如何在含有噪引言声的振动信号中提取特征参数,获取轴承早期微弱故滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件,其运行障特征,进而识别其故障类型并及时排除故障,对安全 生产异常重要。衰减信号,所以本文选取Morlet小波作为基小波进行由于轴承故

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本文编号：1167032