本文關(guān)鍵詞：基于層次模糊熵和改進(jìn)支持向量機(jī)的軸承診斷方法研究

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【摘要】：提出一種新的軸承故障特征提取方法——層次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。層次模糊熵包括層次分析和模糊熵計(jì)算。與多尺度模糊熵相比,層次模糊熵既分析信號(hào)的低頻分量又分析信號(hào)的高頻分量,因而能提取更全面、準(zhǔn)確的故障信息。改進(jìn)支持向量機(jī)(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分類器具有識(shí)別率更高的優(yōu)勢(shì),因此提出了一種基于層次模糊熵和改進(jìn)支持向量機(jī)的軸承故障診斷方法。首先將HFE作為故障特征提取工具,然后將所得的特征向量輸入到改進(jìn)支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別。通過軸承故障診斷的工程應(yīng)用,表明該方法可以有效提取軸承故障特征,實(shí)現(xiàn)軸承不同故障類型和故障程度的準(zhǔn)確識(shí)別。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深空探測(cè)基礎(chǔ)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 層次模糊熵(HFE) 改進(jìn)支持向量機(jī)(ISVM-BT) 滾動(dòng)軸承
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10772061)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承作為一種基礎(chǔ)的機(jī)械構(gòu)件,在工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮著極其重要的作用。人們對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷進(jìn)行了大量的研究[1-3]。對(duì)于軸承的故障診斷通常采用振動(dòng)分析方法,通過振動(dòng)信號(hào)采集、故障特征提取和模式識(shí)別進(jìn)行軸承故障診斷。針對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的非平穩(wěn)、非線性特征,

【共引文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 朱可恒;滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)特征提取及診斷方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 黃海賓;基于層次非線性分析的滾動(dòng)軸承故障診斷[D];大連理工大學(xué);2014年

2 侯延棟;棒束通道內(nèi)兩相沸騰換熱特性及壓差波動(dòng)特性的研究[D];東北電力大學(xué);2015年

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉璨,姚錫凡;特征分區(qū)的不確定性及模糊熵評(píng)判研究[J];機(jī)械與電子;2005年07期

2 常遠(yuǎn);郝軼;黃曉津;李春文;梁記興;劉景源;;基于模糊熵的核電站瞬態(tài)識(shí)別方法[J];原子能科學(xué)技術(shù);2014年09期

3 王國鋒;蘆麗明;李言俊;張科;;基于模糊熵的紅外圖象分割方法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2002年S1期

4 李俠;毛軍軍;湯義強(qiáng);;基于模糊熵的城市設(shè)施水平綜合評(píng)價(jià)分析[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年07期

5 谷令軍;周進(jìn);;一種基于模糊熵的相位編組提取直線的方法[J];儀器儀表用戶;2010年03期

6 田京;羅志增;;基于模糊熵的運(yùn)動(dòng)想像腦電信號(hào)特征提取[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S1期

7 陳業(yè)華;黃元美;高峰;;基于模糊熵的聚類有效性分析[J];燕山大學(xué)學(xué)報(bào);2007年01期

8 王鳳山;黃育;劉猛;;基于兩階段模糊熵權(quán)的震災(zāi)搶修搶建價(jià)值評(píng)估模型[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2010年11期

9 單鑫;張福光;劉士新;王新政;;艦載導(dǎo)彈配送路徑?jīng)Q策模糊熵物元模型[J];兵工自動(dòng)化;2012年05期

10 孫文邦;陳賀新;唐海燕;于光;;基于二維模糊熵的圖像非監(jiān)督變化檢測(cè)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年05期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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2 胡應(yīng)平;;運(yùn)用模糊熵構(gòu)建協(xié)調(diào)模型[A];模糊集理論與應(yīng)用——98年中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第九屆年會(huì)論文選集[C];1998年

3 魏華;王志強(qiáng);張運(yùn)杰;;基于模糊熵的備擇邊緣細(xì)化方法[A];全面建設(shè)小康社會(huì)：中國科技工作者的歷史責(zé)任——中國科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上）[C];2003年

4 吳川;朱明;楊冬;;基于最大模糊熵原則的低對(duì)比度圖像閾值選取法[A];第十一屆全國信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2003）論文集[C];2003年

5 李筠;祝勇;;誤差分布類型的模糊熵判別方法[A];第七屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 何春;陸俊;;基于模糊熵方向特征的圖像邊緣檢測(cè)方法[A];圖像圖形技術(shù)研究與應(yīng)用(2010)[C];2010年

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本文編號(hào)：966494