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基于最小二乘映射和SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷

發(fā)布時(shí)間:2017-08-13 07:15

  本文關(guān)鍵詞:基于最小二乘映射和SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷


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【摘要】:針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷中存在的早期非平穩(wěn)微弱故障信號(hào)特征提取困難、特征參量分辨率低、早期故障診斷困難等問(wèn)題,提出了一種基于最小二乘映射(LSM)的故障特征參量?jī)?yōu)化和支持向量機(jī)(SVM)的故障診斷方法。首先計(jì)算出能夠反映滾動(dòng)軸承狀態(tài)的無(wú)量綱時(shí)域特征參量;其次通過(guò)LSM理論進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算出來(lái)的無(wú)量綱時(shí)域特征參量,構(gòu)建高敏感度的特征參量;最后將通過(guò)敏感度識(shí)別因子指數(shù)(DI)選取優(yōu)化過(guò)的特征參量作為樣本輸入到SVM中進(jìn)行診斷,通過(guò)逐次推理診斷出軸承故障類型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地診斷出滾動(dòng)軸承的故障類型。
【作者單位】: 江南大學(xué)江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;日本國(guó)立三重大學(xué);
【關(guān)鍵詞】故障診斷 LSM SVM 無(wú)量綱特征參量
【分類號(hào)】:TH133.33
【正文快照】: (3日本國(guó)立三重大學(xué),日本514-8507)0引言在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中,滾動(dòng)軸承被稱為工業(yè)的關(guān)節(jié),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到機(jī)床、汽車、飛機(jī)、艦船等設(shè)備中[1-2]。作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動(dòng)設(shè)備的關(guān)鍵零部件,滾動(dòng)軸承是否處于工作狀態(tài)將直接影響到整個(gè)車間的生產(chǎn)效率和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障類

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本文編號(hào):666042

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