基于MFCCS和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-24 15:16

  本文关键词：基于MFCCS和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断

  更多相关文章： 梅尔倒谱和系数 基于变量预测模型的模式识别算法 主成分分析 滚动轴承 故障诊断

【摘要】：将梅尔倒谱和系数(MFCCS)与改进的基于变量预测模型的模式识别算法(VPMCD)相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法。将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)应用到轴承故障诊断领域,提出了适用于滚动轴承故障识别的特征参数梅尔倒谱和系数。同时,采用主成分分析(PCA)方法来解决VPMCD方法中求解得到的预测模型方程系数与理想系数存在偏差的问题。然后,使用改进的VPMCD算法对特征参数进行训练,再利用预测模型对待诊断样本数据进行模式识别和诊断,并用实验室模拟试验台的数据,对该方法进行了验证,实验结果能够有效区分轴承的故障种类,证明了方法的有效性。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;北京化工大学机电工程学院;
【关键词】： 梅尔倒谱和系数 基于变量预测模型的模式识别算法 主成分分析 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(51375037,51135001)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛、核心的零件之一,对于机械的运行状态起着至关重要的作用。滚动轴承一旦出现故障问题,将会给整台机械设备造成严重的影响。据统计,旋转机械中30%的故障问题是由于滚动轴承出现异常而导致的,因此对于滚动轴承故障的研究是目前诊断领域研究

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本文编号：732012