机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2012年
13期
68-72
,共5页
近场声全息%灰度共生矩阵%特征提取%滚动轴承%故障诊断%支持矢量机
近場聲全息%灰度共生矩陣%特徵提取%滾動軸承%故障診斷%支持矢量機
근장성전식%회도공생구진%특정제취%곤동축승%고장진단%지지시량궤
基于振动信号分析的特征提取是目前最主要的机械故障诊断方法,而振动信号的获取受到接触式测量的限制,基于声学测量的故障诊断能够克服这一缺点,但传统基于单通道测试的声学诊断技术存在测点选择难和局部诊断的不足.基于近场声全息技术提出一种用于滚动轴承故障诊断的声场分布特征提取方法.不同轴承故障能产生不同的振动特性,进而产生相应的声场分布,鉴于轴承状态与声场分布特性的对应关系,利用近场声全息算法重建声源附近各轴承运行状态下的声场,得到反映声场分布的二维声像图,再从声像图中提取故障相关的灰度共生矩阵特征,建立声场分布特性与轴承运行状态间的内在联系,结合支持矢量机模式分类,用于轴承的故障诊断.研究表明所提出的声场分布特征提取方法能够有效地用于滚动轴承的各类故障诊断,为机械故障诊断提供了新的参考.
基于振動信號分析的特徵提取是目前最主要的機械故障診斷方法,而振動信號的穫取受到接觸式測量的限製,基于聲學測量的故障診斷能夠剋服這一缺點,但傳統基于單通道測試的聲學診斷技術存在測點選擇難和跼部診斷的不足.基于近場聲全息技術提齣一種用于滾動軸承故障診斷的聲場分佈特徵提取方法.不同軸承故障能產生不同的振動特性,進而產生相應的聲場分佈,鑒于軸承狀態與聲場分佈特性的對應關繫,利用近場聲全息算法重建聲源附近各軸承運行狀態下的聲場,得到反映聲場分佈的二維聲像圖,再從聲像圖中提取故障相關的灰度共生矩陣特徵,建立聲場分佈特性與軸承運行狀態間的內在聯繫,結閤支持矢量機模式分類,用于軸承的故障診斷.研究錶明所提齣的聲場分佈特徵提取方法能夠有效地用于滾動軸承的各類故障診斷,為機械故障診斷提供瞭新的參攷.
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