基于WPD和LPP的设备故障诊断方法研究

发布时间：2019-05-09 18:36

【摘要】：小波包分解(WPD)能够将非平稳信号在低频和高频上同时分解以有效反映信号潜在的特征信息,而局部保留投影法(LPP)在降维的同时保留了信号的局部特征信息。结合上述特点,给出了选取信号小波包分解后形成全部节点的谱能量,作为表征信号的特征,采用LPP提取降维特征进行模式识别的方法进行设备故障分类研究。在多组不同轴承故障及同故障不同损伤程度的多类别数据集上进行了实验,实验结果验证了这种方法的有效性。
[Abstract]:Wavelet packet decomposition (WPD) can decompose non-stationary signals at both low and high frequencies to effectively reflect the potential characteristic information of the signal, while the local reserved projection method (LPP) preserves the local feature information of the signal while reducing the dimension. Combined with the above characteristics, the spectral energy of all the nodes after the wavelet packet decomposition of the signal is given, which is used as the feature of the signal, and the method of pattern recognition based on LPP extraction and dimension reduction is used to carry out the research of equipment fault classification. Experiments are carried out on multiple sets of multi-class data sets with different bearing faults and different damage degrees of the same fault. The experimental results verify the effectiveness of this method.
【作者单位】： 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系;
【基金】：国家自然科学基金(51005221) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20103402120017)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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