基于局部切空间排列与WSVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-07-18 19:37

  本文关键词：基于局部切空间排列与WSVM的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对滚动轴承的多类故障特征非线性难以有效辨识的问题,提出基于局部切空间排列和小波支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。在由集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)处理后的频带能量组成的故障特征集中,首先采用局部切空间排列进行约简降维,提取其中的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给小波支持向量机进行滚动轴承的多类故障辨识。实验结果表明,基于局部切空间排列(local tangent space arrangement,LTSA)和小波支持向量机(wavelet support vector machine,WSVM)的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取多类故障的低维敏感特征,并且相对传统诊断方法而言故障诊断精度更高。
【作者单位】： 三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心;三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;
【关键词】： 局部切空间排列 小波支持向量机 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(51405264,51205230) 三峡大学人才启动基金(KJ2014B007) 湖北省教育厅项目(B2015248)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是旋转机械中起动力支撑作用的关键部件,一旦出现故障将严重影响设备的正常运行[1]。建立滚动轴承故障诊断系统来监测和定位故障,可以有效提高旋转机械的运行可靠性。在滚动轴承的故障诊断过程,从时频域提取故障特征构造故障特征集可以扩大信息量,使得诊断结果更

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本文编号：559478