本文關(guān)鍵詞：基于局部均值分解與拉普拉斯特征映射的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的特征提取及維數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,提出了融合局部均值分解與拉普拉斯特征映射的軸承故障診斷方法。首先,通過(guò)局部均值分解對(duì)非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化分解,提取乘積函數(shù)分量、瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)幅值的高維信號(hào)特征集;然后,將高維特征集作為拉普拉斯特征映射算法的學(xué)習(xí)對(duì)象,提取軸承高維故障特征集的內(nèi)在流形分布,以獲得敏感、穩(wěn)定的軸承振動(dòng)特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)基于非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提取;最后,結(jié)合支持向量分類模型量化LMD-LE方法的特征提取效果,實(shí)現(xiàn)不同狀況下的軸承故障分類。軸承故障樣本分類識(shí)別平均正確率達(dá)到91.17%,表明LMD-LE方法有效實(shí)現(xiàn)了高維局部均值分解特征集合的降噪,所提取的特征矩陣對(duì)軸承故障特征描述準(zhǔn)確。
【作者單位】： 西安理工大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 非平穩(wěn)信號(hào) 局部均值分解 拉普拉斯特征映射 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275406) 國(guó)家青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305340)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用也是最易損壞的零部件。據(jù)統(tǒng)計(jì),旋轉(zhuǎn)機(jī)械中30%的故障是由軸承缺陷引起的。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行工況監(jiān)測(cè)和故障診斷是非常必要的。然而在工程實(shí)際應(yīng)用中,軸承的運(yùn)行狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的,尤其在設(shè)備故障突發(fā)期間,機(jī)械系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)力、阻尼力及彈性力

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1097763