本文關(guān)鍵詞：基于概率盒理論的滾動軸承故障信號建模方法

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【摘要】：為了解決機械故障診斷存在特征提取帶來的信息丟失問題和多段平均丟棄數(shù)據(jù)不確定性的問題,提出了一種基于概率盒理論的機械故障信號建模方法。以滾動軸承故障信號為研究對象,分析原始信號的概率分布類型,獲得概率分布類型參數(shù)的不確定性區(qū)間,提出基于確定概率分布類型的概率盒建模方法。針對故障信號概率分布類型難確定問題,提取原始信號的特征,利用特征信號的有序性,提出基于特征提取的概率盒建模方法,以歪度和峭度特征為例,對比兩種特征概率盒的異同點�；诟怕屎卸x,將原始數(shù)據(jù)的不確定性直接映射到概率盒的上下界,提出無需驗證數(shù)據(jù)概率分布類型的原始數(shù)據(jù)概率盒直接建模方法。通過滾動軸承實測數(shù)據(jù),對比三種方法的有效性及適用性,與傳統(tǒng)特征提取方法對比,證明了方法的有效性。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)城市學(xué)院;昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 不確定性 概率盒理論 DS結(jié)構(gòu)體
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51365020;51467007)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 機械故障診斷的一個關(guān)鍵步驟是對采集到的數(shù)據(jù)進行特征提取,再對特征進行分析與處理,以實現(xiàn)故障診斷與模式識別。趙志宏等[1]提出一種基于多小波系數(shù)的機械故障特征提取方法,對機械振動信號提取了多小波系數(shù)的最大值、最小值、均值等統(tǒng)計特征。向丹等[2]提取了振動信號的EMD能

【相似文獻】

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本文編號：558376