基于路图拉普拉斯算子范数和马氏距离的滚动轴承故障诊断

发布时间：2019-06-07 08:41

【摘要】：为有效提取滚动轴承振动信号的故障特征,将图信号处理技术引入故障诊断领域。首先根据滚动轴承振动信号构造路图,获得路图信号;再将计算得到的路图拉普拉斯算子范数作为特征参数,构造不同故障的标准特征空间;最后通过测试样本与标准特征空间的马氏距离实现不同故障模式的识别。实测滚动轴承振动信号的分析结果表明,该方法能有效诊断轴承故障。
[Abstract]:In order to extract the fault characteristics of rolling bearing vibration signal effectively, the graph signal processing technology is introduced into the field of fault diagnosis. Firstly, the road diagram is constructed according to the vibration signal of rolling bearing, and then the calculated Laplacian operator norm is used as the characteristic parameter to construct the standard feature space of different faults. Finally, the Mahalanobis distance between the test sample and the standard feature space is used to recognize different fault patterns. The analysis results of the measured vibration signal of the rolling bearing show that the method can effectively diagnose the bearing fault.
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;怀化学院机械与光电物理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275161) 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题资助项目(71375004) 怀化学院一般项目(HHUY2017-01)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2494661