基于图像形状特征和LLTSA的故障诊断方法
发布时间：2017-06-05 07:15
本文关键词：基于图像形状特征和LLTSA的故障诊断方法，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于图像形状特征和线性局部切空间排列(LLTSA)的故障诊断方法。首先采用SDP(Symmetrized Dot Pattern)方法对时域信号进行变换,得到极坐标空间下的雪花图像,在分析图像特点的基础上,从图像处理的角度初步提取出图像的形状特征;然后利用LLTSA对初步提取的特征进行维数约简以提取低维特征;最后采用支持向量机(SVM)对低维特征进行分类评估。滚动轴承的故障诊断实验表明图像形状特征能够表征轴承的状态,经LLTSA约简后特征数据的复杂度得到降低,且具有更好的聚类效果,而SVM对轴承4种状态的识别率也达到了100%,验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 驻356厂军代室;军械工程学院火炮工程系;
【关键词】： SDP 形状特征 线性局部切空间排列 支持向量机 故障诊断
【基金】：军内科研项目
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承是机械设备中最常见、最容易损坏的部件之一,其正常与否决定着机械设备状态的好坏。振动信号作为滚动轴承故障信息的载体,包含着轴承运行状态的重要信息,对其进行分析处理是实现轴承故障诊断的常用方法。目前对振动信号进行分析主要从时域、频域以及时频域等方面入手,
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