基于MRSVD和VPMCD的轴承故障智能诊断方法研究

发布时间：2017-09-21 01:35

  本文关键词：基于MRSVD和VPMCD的轴承故障智能诊断方法研究

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【摘要】：针对轴承早期微弱故障特征信息易被噪声掩盖和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于多分辨奇异值分解(Multi-Resolution Singular Value Decomposition,MRSVD)和变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的轴承故障智能诊断方法。利用MRSVD对轴承加速度振动信号进行多层分解,提取包含故障特征的细节信息,建立对数正态分布模型,凸显细节信息中的非高斯特性,计算对数均值和对数标准差构造特征向量,并采用VPMCD方法进行故障识别。将该方法应用于实际轴承外圈、内圈、滚动体局部微弱故障状态下的故障诊断,结果显示:故障识别精度达到98.75%,证明了该方法的可行性和有效性。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;云南省矿物管道输送工程技术研究中心;
【关键词】： 多分辨奇异值分解 变量预测模型模式识别 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(No.51169007) 云南省科技计划项目(No.2013DH034,No.2012CA022,No.2011DA005) 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(No.2011CI017)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 在机械故障诊断领域内,轴承是各种旋转机械设备剥落等[1]。当发生这些损伤时,其振动信号是一种包含中最为常见、也是最容易损坏的元件之一,其运行状态故障特征的复杂信号,表现为非线性、非平稳、非高斯特往往直接影响整机的性能。据统计,旋转机械故障有征,且信号微弱、调制性

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本文编号：891639