本文關(guān)鍵詞：基于局部切空間排列與WSVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承的多類故障特征非線性難以有效辨識的問題,提出基于局部切空間排列和小波支持向量機的滾動軸承故障診斷方法。在由集成經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)處理后的頻帶能量組成的故障特征集中,首先采用局部切空間排列進行約簡降維,提取其中的低維敏感特征,隨后將獲取的低維敏感特征輸入給小波支持向量機進行滾動軸承的多類故障辨識。實驗結(jié)果表明,基于局部切空間排列(local tangent space arrangement,LTSA)和小波支持向量機(wavelet support vector machine,WSVM)的滾動軸承故障診斷方法能夠有效提取多類故障的低維敏感特征,并且相對傳統(tǒng)診斷方法而言故障診斷精度更高。
【作者單位】： 三峽大學(xué)新能源微電網(wǎng)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;三峽大學(xué)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】： 局部切空間排列 小波支持向量機 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51405264,51205230) 三峽大學(xué)人才啟動基金(KJ2014B007) 湖北省教育廳項目(B2015248)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中起動力支撐作用的關(guān)鍵部件,一旦出現(xiàn)故障將嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運行[1]。建立滾動軸承故障診斷系統(tǒng)來監(jiān)測和定位故障,可以有效提高旋轉(zhuǎn)機械的運行可靠性。在滾動軸承的故障診斷過程,從時頻域提取故障特征構(gòu)造故障特征集可以擴大信息量,使得診斷結(jié)果更

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本文編號：559478