基于小波包能量-决策树的滚动轴承混合故障诊断

发布时间：2018-06-07 11:24

  本文选题：滚动轴承 + 故障诊断　； 参考：《轴承》2016年06期

【摘要】：常规的信号处理方法通常无法对滚动轴承的混合故障进行有效诊断,因此将小波包能量与决策树算法相结合,用于滚动轴承混合故障诊断。首先,用小波包能量方法对故障信号进行特征提取;然后,提取向量作为训练样本训练决策树故障模型;最后,将测试样本输入到训练好的决策树故障模型,实现故障分类。滚动轴承混合故障试验表明:该方法具有原理简单、准确率高的优点。
[Abstract]:The conventional signal processing method usually can not diagnose the hybrid fault of rolling bearing effectively, so the wavelet packet energy is combined with the decision tree algorithm to diagnose the hybrid fault of rolling bearing. Firstly, the wavelet packet energy method is used to extract the feature of the fault signal; then, the extraction vector is used as the training sample training decision tree fault model; finally, the test sample is input into the trained decision tree fault model to realize fault classification. The mixed fault test of rolling bearing shows that this method has the advantages of simple principle and high accuracy.
【作者单位】： 新乡中益发电有限公司;中电投河南电力有限公司技术信息中心;郑州恩普特科技股份有限公司;
【分类号】：TH133.33

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1991002