本文關(guān)鍵詞：基于混合域特征集與加權(quán)KNN的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承的早期故障特征微弱難以有效辨識的問題,提出基于混合域特征集與加權(quán)K-近鄰分類器的滾動軸承早期故障診斷方法。首先,基于時域、頻域、時頻域信號處理方法計算滾動軸承早期故障的特征指標量,構(gòu)造混合域特征集,再將混合域特征集輸入給KNN實現(xiàn)滾動軸承的早期故障診斷。實驗結(jié)果表明,基于混合域特征集與加權(quán)K-近鄰分類器的滾動軸承早期故障診斷方法能夠有效地提取滾動軸承早期故障的低維敏感特征,而且結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,診斷精度高,可以推廣應(yīng)用于滾動軸承的實時在線監(jiān)測。
【作者單位】： 三峽大學新能源微電網(wǎng)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;三峽大學水電機械設(shè)備設(shè)計與維護湖北省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 混合域特征集 加權(quán)K-近鄰分類器 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金(51405264、51475266) 湖北省自然科學基金(2015CFB445) 三峽大學人才啟動基金(KJ2014B007)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承故障是影響旋轉(zhuǎn)機械安全服役的主要因素,滾動軸承損傷是一個多因素、多階段、漸進變化的過程[1-2]。對滾動軸承的故障損傷進行早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早修復是提高旋轉(zhuǎn)機械安全可靠運行的關(guān)鍵。在對滾動軸承的早期故障進行診斷的過程中,振動信號能夠敏感的檢測到滾動軸

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本文編號：1125654