發(fā)布時(shí)間：2017-11-13 04:26

  本文關(guān)鍵詞：基于詞袋模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)的軸承故障診斷

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【摘要】：特征提取為設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵步驟,現(xiàn)有特征提取主要基于時(shí)域、頻域和時(shí)頻域方法,但在噪聲大、混合故障多發(fā)、變轉(zhuǎn)速等復(fù)雜工況下應(yīng)用受限。提出一種基于詞袋模型(BoW,bag of words)的振動(dòng)信號(hào)故障診斷方法。該方法改變了傳統(tǒng)基于一維信號(hào)進(jìn)行故障診斷的模式,首先將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成二維灰度圖像信號(hào),結(jié)合圖像處理的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷。同時(shí)針對(duì)一維振動(dòng)信號(hào)升維的過(guò)程中忽略了信號(hào)的空間特性這一不足,引入極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)算法優(yōu)化,并以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象驗(yàn)證了方法的有效性。
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京化工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51375037,51675035)
【分類號(hào)】：TH133.33;TP181
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承故障診斷對(duì)于保障機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定、安全運(yùn)行具有重要意義。提取故障特征是實(shí)現(xiàn)故障診斷的關(guān)鍵,故障特征提取的效果好壞直接關(guān)系到故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確率。較為常用的方法有小波分解[1]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法[^3]、分形維數(shù)方法[4]等,這些傳統(tǒng)故障特征提取的方法都是在

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 黎清海;高慶;;基于系統(tǒng)分層的故障診斷方法[A];第三屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 聞競(jìng)競(jìng);黃道;;故障診斷方法綜述[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

4 李t，

本文編號(hào)：1179110