基于词袋模型和极限学习机的轴承故障诊断

发布时间：2017-11-13 04:26

  本文关键词：基于词袋模型和极限学习机的轴承故障诊断

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【摘要】：特征提取为设备故障诊断的关键步骤,现有特征提取主要基于时域、频域和时频域方法,但在噪声大、混合故障多发、变转速等复杂工况下应用受限。提出一种基于词袋模型(BoW,bag of words)的振动信号故障诊断方法。该方法改变了传统基于一维信号进行故障诊断的模式,首先将一维振动信号转换成二维灰度图像信号,结合图像处理的方法来实现故障诊断。同时针对一维振动信号升维的过程中忽略了信号的空间特性这一不足,引入极限学习机对算法优化,并以滚动轴承为研究对象验证了方法的有效性。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;北京化工大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51375037,51675035)
【分类号】：TH133.33;TP181
【正文快照】： 滚动轴承故障诊断对于保障机械设备的稳定、安全运行具有重要意义。提取故障特征是实现故障诊断的关键,故障特征提取的效果好坏直接关系到故障诊断的可靠性和准确率。较为常用的方法有小波分解[1]、经验模态分解方法[^3]、分形维数方法[4]等,这些传统故障特征提取的方法都是在

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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4 李t，

本文编号：1179110