本文關(guān)鍵詞：基于IMF投影圖像分析的滾動軸承故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出了一種基于本征模式分量投影圖像分析的滾動軸承故障診斷方法,實現(xiàn)了滾動軸承故障的狀態(tài)識別與程度識別,首先,依托經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒?Empirical Mode Decomposition,EMD)對軸承故障信號進行分析,獲取故障本征模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,構(gòu)建各個本征模式分量的時頻三維灰度投影圖像,引入基于灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的紋理特征對三維投影圖像進行分析;最后,通過主成分分析進一步壓縮特征維度,并結(jié)合支持向量機(Support Vector Machine,SVM)實現(xiàn)了滾動軸承的故障診斷。研究從圖像特征角度實現(xiàn)故障診斷,豐富了現(xiàn)有振動信號故障特征獲取方法,實現(xiàn)了滾動軸承故障的狀態(tài)識別與程度識別。
【作者單位】： 江西科技學(xué)院機械學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 灰度共生矩陣 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/strong> 投影圖像
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為機械系統(tǒng)的重要核心部件,對設(shè)備安全穩(wěn)定、可靠高效地運行起著決定性作用,實現(xiàn)其故障診斷研究是保障設(shè)備順利運行的關(guān)鍵[1][2]4-10[3-4]。振動信號是反映機械設(shè)備狀態(tài)最為可靠的信號源,其相關(guān)特征的提取成為故障診斷研究的主要方向,目前針對滾動軸承的故障診

  本文關(guān)鍵詞：基于IMF投影圖像分析的滾動軸承故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：455284

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