發(fā)布時間：2017-10-13 15:31

  本文關(guān)鍵詞：基于主元分析與動態(tài)時間彎曲的故障診斷方法及應(yīng)用研究

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【摘要】：軸承是工程實際中常用而又極易損壞的部件,特別是對其早期微弱響應(yīng)的辨識,具有重要的社會價值和意義;為提高運(yùn)轉(zhuǎn)軸承的安全可靠性和可維護(hù)性,提出了基于主元分析與動態(tài)時間彎曲距離的故障診斷方法,它可以準(zhǔn)確對早期微弱動態(tài)響應(yīng)辨識、診斷;該方法首先將典型故障樣本信號與待測信號小波去噪并EMD分解,并對若干固有模態(tài)分量主元分析求取主元,然后對主元分量進(jìn)行分析,獲得相關(guān)特征值組成特征向量,計算待測信號與已知故障樣本信號特征向量的彎曲距離,彎曲距離越小表明兩信號越相似,從而辨識故障;此外,還可將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)子、碰磨、齒輪故障診斷中,工程應(yīng)用實例表明該方法可以準(zhǔn)確故障分類,高效故障診斷。
【作者單位】： 大連大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EMD PCA 動態(tài)時間彎曲 故障診斷 相似性度量
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51405053) 遼寧省教育廳一般項目(L2012446)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0引言動態(tài)時間彎曲是一種相似性搜索算法,通過測度兩組時間序列之間的相似性參數(shù),得到一組動態(tài)時間彎曲路徑集。EMD(empirical mode decomposition)是一種數(shù)據(jù)特征提取判斷的方法,通過EMD分解得到多組IMF(intrinsic mode func-tion),然后用PCA(principal component analysis)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1025631