基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-19 08:01

  本文关键词：基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对如何提高滚动轴承故障诊断准确率的问题,提出一种基于平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,简称SPWVD)时频图纹理特征的故障诊断方法,对滚动轴承不同故障类型及故障程度进行识别。首先,采用SPWVD时频分析方法处理轴承故障振动信号,并获取时频图,从中提取选择表征能力优秀的特征参量作为故障特征;其次,将故障特征作为输入,结合支持向量机(support vectors machine,简称SVM)建立滚动轴承故障诊断模型;最后,采用轴承故障数据,比较SPWVD时频图纹理特征、维格纳-威利分布(Wigner-Ville distribution,简称WVD)时频图纹理特征和小波尺度谱图纹理特征3种故障特征的模式识别能力及准确率。分析结果表明,SPWVD时频图纹理故障特征分类效果最佳,敏感性最强,具有较高的故障诊断精度。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学机械动力工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 特征提取 平滑伪维格纳-威利分布 纹理特征
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575143) 黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016046)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言在基于机器学习的智能故障诊断方法逐渐成熟的今天[1],怎样提高故障特征模式识别性能,更加准确地识别机械的故障类型以及故障程度一直是研究的热点[2-4]。为提高机械故障特征模式识别性能,图像纹理特征分析手段进入到了机械故障诊断的研究当中。鲁文波等[5]获取设备声像图

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本文编号：699546