本文關(guān)鍵詞：基于圖像形狀特征和LLTSA的故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷問題,提出了一種基于圖像形狀特征和線性局部切空間排列(LLTSA)的故障診斷方法。首先采用SDP(Symmetrized Dot Pattern)方法對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行變換,得到極坐標(biāo)空間下的雪花圖像,在分析圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,從圖像處理的角度初步提取出圖像的形狀特征;然后利用LLTSA對(duì)初步提取的特征進(jìn)行維數(shù)約簡以提取低維特征;最后采用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)低維特征進(jìn)行分類評(píng)估。滾動(dòng)軸承的故障診斷實(shí)驗(yàn)表明圖像形狀特征能夠表征軸承的狀態(tài),經(jīng)LLTSA約簡后特征數(shù)據(jù)的復(fù)雜度得到降低,且具有更好的聚類效果,而SVM對(duì)軸承4種狀態(tài)的識(shí)別率也達(dá)到了100%,驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 駐356廠軍代室;軍械工程學(xué)院火炮工程系;
【關(guān)鍵詞】： SDP 形狀特征 線性局部切空間排列 支持向量機(jī) 故障診斷
【基金】：軍內(nèi)科研項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中最常見、最容易損壞的部件之一,其正常與否決定著機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的好壞。振動(dòng)信號(hào)作為滾動(dòng)軸承故障信息的載體,包含著軸承運(yùn)行狀態(tài)的重要信息,對(duì)其進(jìn)行分析處理是實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷的常用方法。目前對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析主要從時(shí)域、頻域以及時(shí)頻域等方面入手,

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：423197