轴承
軸承
축승
BEARING
2013年
1期
46-50
,共5页
路俏俏%黎敏%阳建宏%徐金梧%胡军
路俏俏%黎敏%暘建宏%徐金梧%鬍軍
로초초%려민%양건굉%서금오%호군
转炉耳轴轴承%故障诊断%最小二乘支持向量机%主成分分析%声发射
轉爐耳軸軸承%故障診斷%最小二乘支持嚮量機%主成分分析%聲髮射
전로이축축승%고장진단%최소이승지지향량궤%주성분분석%성발사
以转炉耳轴轴承为研究对象,将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中,提出了应用主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法.首先,对声发射信号的特征量进行主成分分析,得到更能反映设备状态的综合特征参数,然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别.利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证.结果表明,新方法能够有效区分出转炉耳轴轴承的故障模式,识别的总体正确率可达97.8％.
以轉爐耳軸軸承為研究對象,將聲髮射技術應用于轉爐耳軸軸承的故障診斷中,提齣瞭應用主成分分析(PCA)和最小二乘支持嚮量機(LS-SVM)相結閤的故障診斷方法.首先,對聲髮射信號的特徵量進行主成分分析,得到更能反映設備狀態的綜閤特徵參數,然後將新的特徵參數輸入到最小二乘支持嚮量機中進行狀態識彆.利用在實際生產過程中採集到的轉爐耳軸軸承聲髮射數據進行方法驗證.結果錶明,新方法能夠有效區分齣轉爐耳軸軸承的故障模式,識彆的總體正確率可達97.8％.
이전로이축축승위연구대상,장성발사기술응용우전로이축축승적고장진단중,제출료응용주성분분석(PCA)화최소이승지지향량궤(LS-SVM)상결합적고장진단방법.수선,대성발사신호적특정량진행주성분분석,득도경능반영설비상태적종합특정삼수,연후장신적특정삼수수입도최소이승지지향량궤중진행상태식별.이용재실제생산과정중채집도적전로이축축승성발사수거진행방법험증.결과표명,신방법능구유효구분출전로이축축승적고장모식,식별적총체정학솔가체97.8％.
