針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷中存在的故障類型多樣且有效特征難以選取等問題,提出了一種基于商空間和支持向量機(jī)的智能診斷模型。該模型利用商空間的�；謱铀枷雽⑤斎霕颖景凑詹煌葍r(jià)關(guān)系進(jìn)行粒化分層,并對(duì)每一粒度層的時(shí)域和頻域特征進(jìn)行約簡(jiǎn),然后將每一層約簡(jiǎn)后的特征向量輸入到支持向量機(jī)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別,最后對(duì)各粒度層狀態(tài)識(shí)別結(jié)果加權(quán)融合得到最終結(jié)果。利用軸承全壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證,識(shí)別精度達(dá)到96.92%。 

【文章來源】：計(jì)量學(xué)報(bào). 2020,41(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

基于商空間的特征約簡(jiǎn)流程

運(yùn)用基于商空間的特征約簡(jiǎn)方法，利用SVM對(duì)小樣本問題決策的優(yōu)良性能，構(gòu)建基于商空間和SVM的滾動(dòng)軸承故障智能診斷模型，如圖2所示，主要步驟為:1)數(shù)據(jù)采集和特征提取。采集滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)，構(gòu)成初始論域U，并分為訓(xùn)練和測(cè)試兩部分;提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域特征構(gòu)成初始特征集合A。將初始論域和初始特征集輸入診斷模型。

為驗(yàn)證所建模型的有效性，本文采用滾動(dòng)軸承疲勞壽命試驗(yàn)臺(tái)的軸承全壽命數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行分析。試驗(yàn)中選擇的測(cè)試軸承為天馬30311圓錐滾子軸承，加載軸承為天馬N312圓柱滾子軸承。在試驗(yàn)過程中，采樣頻率為12 kHz，每隔5 min采集一次數(shù)據(jù)計(jì)算一個(gè)均方根值，則全過程得到的所有均方根值的變化趨勢(shì)如圖3所示。依據(jù)滾動(dòng)軸承在整個(gè)試驗(yàn)過程中均方根值的變化趨勢(shì)，選取5個(gè)不同階段(圖3中A、B、C、D和E)的狀態(tài)數(shù)據(jù)分別命名為工況1、工況2、工況3、工況4和工況5，用以表示滾動(dòng)軸承在全壽命過程中的不同健康狀態(tài)。每種狀態(tài)數(shù)據(jù)采集28個(gè)樣本，樣本長(zhǎng)度8 192。數(shù)據(jù)參數(shù)如表1所示，5種狀態(tài)下滾動(dòng)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于關(guān)聯(lián)維數(shù)和線段聚類的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 孟宗,邢婷婷,張圓圓,周明軍,殷娜.  計(jì)量學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]基于支持向量機(jī)和遺傳算法的變壓器故障診斷[J]. 吐松江·卡日,高文勝,張紫薇,莫文雄,王紅斌,崔屹平.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[3]基于分形維數(shù)和GA-SVM的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱軸承故障診斷[J]. 時(shí)培明,梁凱,趙娜,安淑君.  計(jì)量學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]基于DEMD局部時(shí)頻熵和SVM的風(fēng)電齒輪箱故障診斷方法研究[J]. 孟宗,劉東,岳建輝,詹旭陽(yáng),馬釗,李晶.  計(jì)量學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]概率統(tǒng)計(jì)下的多粒度搜索算法研究[J]. 張清華,郭永龍,薛玉斌.  模式識(shí)別與人工智能. 2015(05)
[6]多粒度的圖像檢索方法研究[J]. 郭慶文,王國(guó)胤,張清華.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(01)
[7]分層遞階的模糊商空間結(jié)構(gòu)分析[J]. 張清華,王國(guó)胤,劉顯全.  模式識(shí)別與人工智能. 2008(05)
[8]模糊商空間理論(模糊粒度計(jì)算方法)[J]. 張鈴,張鈸.  軟件學(xué)報(bào). 2003(04)

碩士論文
[1]基于商空間的粒計(jì)算及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D]. 梁遠(yuǎn)銀.四川師范大學(xué) 2013
[2]基于距離評(píng)估和粗糙集理論的流型特征選擇方法[D]. 李超.東北電力大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3423239