發(fā)布時(shí)間：2019-05-09 18:36

【摘要】：小波包分解(WPD)能夠?qū)⒎瞧椒�(wěn)信號(hào)在低頻和高頻上同時(shí)分解以有效反映信號(hào)潛在的特征信息,而局部保留投影法(LPP)在降維的同時(shí)保留了信號(hào)的局部特征信息。結(jié)合上述特點(diǎn),給出了選取信號(hào)小波包分解后形成全部節(jié)點(diǎn)的譜能量,作為表征信號(hào)的特征,采用LPP提取降維特征進(jìn)行模式識(shí)別的方法進(jìn)行設(shè)備故障分類研究。在多組不同軸承故障及同故障不同損傷程度的多類別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這種方法的有效性。
[Abstract]:Wavelet packet decomposition (WPD) can decompose non-stationary signals at both low and high frequencies to effectively reflect the potential characteristic information of the signal, while the local reserved projection method (LPP) preserves the local feature information of the signal while reducing the dimension. Combined with the above characteristics, the spectral energy of all the nodes after the wavelet packet decomposition of the signal is given, which is used as the feature of the signal, and the method of pattern recognition based on LPP extraction and dimension reduction is used to carry out the research of equipment fault classification. Experiments are carried out on multiple sets of multi-class data sets with different bearing faults and different damage degrees of the same fault. The experimental results verify the effectiveness of this method.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)精密機(jī)械與精密儀器系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51005221) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20103402120017)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 程傳勝;信息融合技術(shù)在機(jī)車牽引電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究[D];中南大學(xué);2005年

9 劉一;基于小波分析的汽輪機(jī)故障診斷研究[D];河北工程大學(xué);2010年

10 席文靜;基于振動(dòng)檢測(cè)的潛油電泵機(jī)組故障診斷的研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2472993