基于SLLE算法和流形聚类分析的滚珠丝杠故障诊断

发布时间：2017-08-13 19:09

  本文关键词：基于SLLE算法和流形聚类分析的滚珠丝杠故障诊断

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【摘要】：针对滚珠丝杠故障信号非线性的特点及故障特征集中冗余信息的干扰,提出了将SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法。采集滚珠丝杠不同故障状态的振动信号和噪声信号,构造原始信号特征向量;利用SLLE算法对特征向量进行降维处理,得到筛选后的特征向量,绘制出其三维分布图;计算每种故障的聚类中心和流形距离,根据"最短距离"原则进行故障识别诊断。并通过试验及与KPCA、LLE两种诊断方法的比较,验证了SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法的有效性和识别结果的准确性。
【作者单位】： 青岛理工大学机械工程学院;
【关键词】： SLLE算法 流形距离 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(51075220) 山东省高等学校科技计划项目(J13LB11) 高等学校博士学科点专项科研基金(20123721110001) 青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
【分类号】：TG502.3
【正文快照】： 0引言滚珠丝杠以其精度好、传动效率高等特点,广泛应用于数控机床,是机械行业使用最广的传动组件之一。但常常因为使用和维护不当,无法满足加工精度要求,甚至使数控机床出现故障和损坏。因此,及时进行滚珠丝杠故障诊断是保证数控机床正常运行和提高加工质量的重要环节。滚珠丝

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 贺旖琳;基于局部线性嵌入的旋转机械故障诊断研究[D];湖南科技大学;2014年

2 郭启勇;流形聚类的算法研究及其应用[D];复旦大学;2009年

3 胡丹;基于改进的SLLE在地震属性优化中的研究与应用[D];成都理工大学;2007年

【共引文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 叶永进;渤中28-1油田下奥陶统优质储层表征研究[D];重庆科技学院;2016年

2 刘学;基于流形学习的时间序列聚类研究[D];河北经贸大学;2016年

3 刘洁;基于多属性分析的储层预测方法研究[D];中国石油大学（华东）;2013年

4 苏云鹏;辽宁省港口群层次布局研究[D];大连海事大学;2012年

5 张文纶;地震属性的优化分析及在油藏储层预测中的应用[D];中国地质大学（北京）;2011年

6 张巧生;数据驱动的角色动画关键技术研究[D];大庆石油学院;2010年

【二级参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 王超;基于流形学习的有监督降维方法研究[D];中国科学技术大学;2009年

2 肖健;局部线性嵌入的流形学习算法研究与应用[D];国防科学技术大学;2005年

3 赵永玲;基于神经网络的控制系统故障诊断研究[D];大庆石油学院;2003年

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本文编号：668859