【摘要】：為有效提取滾動軸承振動信號的故障特征,將圖信號處理技術(shù)引入故障診斷領(lǐng)域。首先根據(jù)滾動軸承振動信號構(gòu)造路圖,獲得路圖信號;再將計算得到的路圖拉普拉斯算子范數(shù)作為特征參數(shù),構(gòu)造不同故障的標(biāo)準(zhǔn)特征空間;最后通過測試樣本與標(biāo)準(zhǔn)特征空間的馬氏距離實現(xiàn)不同故障模式的識別。實測滾動軸承振動信號的分析結(jié)果表明,該方法能有效診斷軸承故障。
[Abstract]:In order to extract the fault characteristics of rolling bearing vibration signal effectively, the graph signal processing technology is introduced into the field of fault diagnosis. Firstly, the road diagram is constructed according to the vibration signal of rolling bearing, and then the calculated Laplacian operator norm is used as the characteristic parameter to construct the standard feature space of different faults. Finally, the Mahalanobis distance between the test sample and the standard feature space is used to recognize different fault patterns. The analysis results of the measured vibration signal of the rolling bearing show that the method can effectively diagnose the bearing fault.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室;懷化學(xué)院機械與光電物理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275161) 湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室自主課題資助項目(71375004) 懷化學(xué)院一般項目(HHUY2017-01)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2494661