本文關(guān)鍵詞：基于SPWVD時(shí)頻圖紋理特征的滾動(dòng)軸承故障診斷

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 特征提取 平滑偽維格納-威利分布 紋理特征

【摘要】：針對(duì)如何提高滾動(dòng)軸承故障診斷準(zhǔn)確率的問題,提出一種基于平滑偽維格納-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,簡稱SPWVD)時(shí)頻圖紋理特征的故障診斷方法,對(duì)滾動(dòng)軸承不同故障類型及故障程度進(jìn)行識(shí)別。首先,采用SPWVD時(shí)頻分析方法處理軸承故障振動(dòng)信號(hào),并獲取時(shí)頻圖,從中提取選擇表征能力優(yōu)秀的特征參量作為故障特征;其次,將故障特征作為輸入,結(jié)合支持向量機(jī)(support vectors machine,簡稱SVM)建立滾動(dòng)軸承故障診斷模型;最后,采用軸承故障數(shù)據(jù),比較SPWVD時(shí)頻圖紋理特征、維格納-威利分布(Wigner-Ville distribution,簡稱WVD)時(shí)頻圖紋理特征和小波尺度譜圖紋理特征3種故障特征的模式識(shí)別能力及準(zhǔn)確率。分析結(jié)果表明,SPWVD時(shí)頻圖紋理故障特征分類效果最佳,敏感性最強(qiáng),具有較高的故障診斷精度。
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)機(jī)械動(dòng)力工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 特征提取 平滑偽維格納-威利分布 紋理特征
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575143) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2016046)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 引言在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法逐漸成熟的今天[1],怎樣提高故障特征模式識(shí)別性能,更加準(zhǔn)確地識(shí)別機(jī)械的故障類型以及故障程度一直是研究的熱點(diǎn)[2-4]。為提高機(jī)械故障特征模式識(shí)別性能,圖像紋理特征分析手段進(jìn)入到了機(jī)械故障診斷的研究當(dāng)中。魯文波等[5]獲取設(shè)備聲像圖

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：699546