基于频域稀疏分类的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-09-18 07:46

  本文关键词：基于频域稀疏分类的滚动轴承故障诊断方法

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【摘要】：针对基于特征频率识别的滚动轴承故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出基于频域稀疏分类算法的诊断方法。首先对已知故障类型的滚动轴承振动信号进行时频变换,利用频域变换系数构造训练字典,再将待测轴承振动信号的频域系数在该字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数,根据重构误差的最小值确定故障类型。测试结果表明:该方法能有效克服噪声干扰,并避免故障特征频率的估算问题。
【作者单位】： 唐山职业技术学院机电工程系;中原工学院信息商务学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 稀疏分类 频域变换
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(15B510017)
【分类号】：TH133.33;TN911.7
【正文快照】： 由于工况的复杂性,轴承是机械设备中极易损坏的部件,因此对轴承开展状态监测与诊断,对整个设备的稳定运行具有重要意义[1]。在众多轴承诊断方法中,振动分析法最为常用,其利用安装在轴承周围的加速度传感器测取设备运行时的振动信号,并根据振动信号所含的特征成分判断故障的有

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本文编号：874292