本文關(guān)鍵詞：基于CELCD和MFVPMCD的智能故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 互相關(guān)匹配延拓 局部特征尺度分解 多模型融合 多變量預測模型 故障診斷

【摘要】：針對旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法中信號處理和模式識別的不足,即端點效應和判別片面性問題,提出一種基于互相關(guān)匹配延拓局部特征尺度分解(Cross-correlation matching endpoint Extension Local Characteristic scale Decomposition,CELCD)和改進多變量預測模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的智能故障診斷方法,首先探索待分解信號前后端的數(shù)據(jù)規(guī)律,選取匹配波形完成端點延拓,然后利用局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)得到各去除端點效應的內(nèi)稟尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC),最后輸入到基于多模型融合的多變量預測模型(Multi-model Fusion-Variable Predictive Model based Class Discriminate,MFVPMCD)分類器中進行概率狀態(tài)判定.實驗分析結(jié)果表明,所提方法能有效地對滾動軸承的工作狀態(tài)進行識別.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學機械工程學院;湖南大學汽車車身先進設計制造國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 互相關(guān)匹配延拓 局部特征尺度分解 多模型融合 多變量預測模型 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金(No.51505002,No.51175158) 安徽高校自然科學研究項目資助(No.2015A080)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 1引言當機械工作時,其振動信號往往表現(xiàn)出非平穩(wěn)和非線性特征,對這類信號振動特征的準確提取尤為重要,但是如果直接從這些非平穩(wěn)或非線性信號中提取特征勢必影響故障診斷的效果,因此,特征提取前有必要進行信號處理.局部特征尺度分解(Local Characteris-tic scale Decompositio

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