發(fā)布時(shí)間：2017-08-24 15:16

  本文關(guān)鍵詞：基于MFCCS和改進(jìn)VPMCD的滾動(dòng)軸承故障診斷

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【摘要】：將梅爾倒譜和系數(shù)(MFCCS)與改進(jìn)的基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別算法(VPMCD)相結(jié)合,提出了一種滾動(dòng)軸承故障的診斷方法。將語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別中最常用的特征參數(shù)梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)應(yīng)用到軸承故障診斷領(lǐng)域,提出了適用于滾動(dòng)軸承故障識(shí)別的特征參數(shù)梅爾倒譜和系數(shù)。同時(shí),采用主成分分析(PCA)方法來(lái)解決VPMCD方法中求解得到的預(yù)測(cè)模型方程系數(shù)與理想系數(shù)存在偏差的問(wèn)題。然后,使用改進(jìn)的VPMCD算法對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,再利用預(yù)測(cè)模型對(duì)待診斷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和診斷,并用實(shí)驗(yàn)室模擬試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù),對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果能夠有效區(qū)分軸承的故障種類(lèi),證明了方法的有效性。
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京化工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 梅爾倒譜和系數(shù) 基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別算法 主成分分析 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51375037,51135001)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最為廣泛、核心的零件之一,對(duì)于機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)起著至關(guān)重要的作用。滾動(dòng)軸承一旦出現(xiàn)故障問(wèn)題,將會(huì)給整臺(tái)機(jī)械設(shè)備造成嚴(yán)重的影響。據(jù)統(tǒng)計(jì),旋轉(zhuǎn)機(jī)械中30%的故障問(wèn)題是由于滾動(dòng)軸承出現(xiàn)異常而導(dǎo)致的,因此對(duì)于滾動(dòng)軸承故障的研究是目前診斷領(lǐng)域研究

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：732012