本文關(guān)鍵詞：基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障診斷方法研究

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【摘要】：如何在含有噪聲的振動(dòng)信號(hào)中提取特征參數(shù),是軸承故障診斷的關(guān)鍵問題,為此提出一種基于Morlet小波-奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和變量預(yù)測模型模式識(shí)別(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)的故障診斷方法。首先對時(shí)域采樣信號(hào)進(jìn)行Morlet小波變換預(yù)處理,將所得時(shí)頻系數(shù)矩陣進(jìn)行SVD分析,根據(jù)奇異值曲率譜特征濾除噪聲,以提取相應(yīng)尺度下的微弱故障信息;然后自適應(yīng)選取最佳尺度附近的分量信號(hào),并將Shannon能量熵作為特征參數(shù),以此構(gòu)建特征向量,用于建立基于VPMCD的故障識(shí)別模型。實(shí)驗(yàn)采用5折交叉驗(yàn)證法及Jackknife檢驗(yàn)法對所提方法進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果證明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51169007) 云南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2012CA022,2013DH034) 云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人才培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目(2011CI017)資助~~
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 狀態(tài)直接關(guān)系到工業(yè)生產(chǎn)的安全。因此如何在含有噪引言聲的振動(dòng)信號(hào)中提取特征參數(shù),獲取軸承早期微弱故滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的重要部件,其運(yùn)行障特征,進(jìn)而識(shí)別其故障類型并及時(shí)排除故障,對安全 生產(chǎn)異常重要。衰減信號(hào),所以本文選取Morlet小波作為基小波進(jìn)行由于軸承故

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1167032