本文選題：奇異值分解 + 變量預(yù)測模型��； 參考：《云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年02期

【摘要】：針對滾動(dòng)軸承早期微弱故障信號(hào)易受噪聲、光滑信號(hào)影響而難以檢測的問題,提出將奇異值分解(singular value decomposition,SVD)突變信息特征提取和變量預(yù)測模型模式識(shí)別(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法相結(jié)合用于軸承故障診斷.首先采用SVD對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,根據(jù)曲率譜及類間、類內(nèi)最大方差比閾值,實(shí)現(xiàn)突變信息與背景噪聲、光滑信號(hào)的有效分離;然后提取突變信息時(shí)域、頻域特征參數(shù),構(gòu)建表征軸承運(yùn)行狀態(tài)的混合域特征向量,用于建立基于VPMCD方法的故障診斷模型.將此方法應(yīng)用于軸承故障診斷,實(shí)驗(yàn)證明了所提方法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problem that the early weak fault signal of rolling bearing is easily affected by noise and smooth signal, it is difficult to detect. This paper presents a new method for bearing fault diagnosis using singular value decomposition (SVD) and variable predictive model based class discriminateVPMCDs (variable predictive model based class discriminateVPMCDD). First, the vibration signal is analyzed by SVD, and the mutation information is effectively separated from the background noise and smooth signal according to the curvature spectrum and the threshold value of the maximum variance ratio between classes, and then the time domain and frequency domain characteristic parameters of the mutation information are extracted. A hybrid eigenvector representing the running state of bearings is constructed to establish a fault diagnosis model based on VPMCD method. The method is applied to the bearing fault diagnosis, and the experimental results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51169007) 云南省科技計(jì)劃(2012CA022;2013DH034) 云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人才培養(yǎng)計(jì)劃(2011CI017)
【分類號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：1812115