本文關(guān)鍵詞：基于多分類(lèi)器融合與模糊綜合評(píng)判的滾動(dòng)軸承故障診斷

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【摘要】：為了提高復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的效率,簡(jiǎn)化診斷模型的結(jié)構(gòu),提出了基于模糊綜合評(píng)判的故障診斷方法,構(gòu)建了基于多分類(lèi)器融合的診斷模型,并應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床滾動(dòng)軸承的故障診斷。首先,多個(gè)分類(lèi)器分別對(duì)高維故障特征進(jìn)行信息融合,作出初步診斷;然后,采用模糊綜合評(píng)判的方法,對(duì)多個(gè)分類(lèi)器的初步診斷結(jié)果進(jìn)行決策融合,建立了滾動(dòng)軸承的單級(jí)模糊診斷模型,構(gòu)造了以分類(lèi)器輸出信息熵為核心的評(píng)價(jià)函數(shù),探討了熵值權(quán)重分配方法,開(kāi)展了數(shù)控機(jī)床滾動(dòng)軸承磨損故障診斷的相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在存在診斷沖突的樣本中,70%的樣本經(jīng)過(guò)模糊綜合評(píng)判融合后可以正確識(shí)別故障類(lèi)型,與單一分類(lèi)器方法相比,故障識(shí)別率得到了提高,達(dá)到97.06%,證明了基于多分類(lèi)器融合與模糊綜合評(píng)判的診斷方法與模型的有效性。
【作者單位】： 青島理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多分類(lèi)器融合 模糊綜合評(píng)判 信息熵 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075220) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20123721110001) 青島市科技計(jì)劃基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(12-1-4-4-(3)-JCH)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)重要的組成部件之一,其運(yùn)行狀態(tài)將直接影響整個(gè)機(jī)床的性能。數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致滾動(dòng)軸承故障類(lèi)型與故障征兆、故障成因之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系更加模糊。因此可以將滾動(dòng)軸承的故障診斷看作是一個(gè)模糊推理的過(guò)程,這是采用模糊綜合評(píng)判方法解決滾動(dòng)軸承故

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：838814