振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2013年
5期
127-131
,共5页
轴承%故障诊断%故障程度%振动图像
軸承%故障診斷%故障程度%振動圖像
축승%고장진단%고장정도%진동도상
针对轴承故障诊断中故障分类研究多,故障程度研究少,振动图像信息丰富得不到充分利用问题,提出利用振动图像纹理特征识别技术进行轴承故障程度诊断方法.该方法先对轴承振动响应信号进行EMD-形态差值滤波处理,后将滤波后信号转换为双谱等高线图,利用灰度三角共生矩阵得到双谱图形纹理特征,应用主成份分析法从纹理特征参数中提取轴承故障程度特征参量,用支持向量机进行模式识别.实验结果表明该方法能有效区别轴承外圈、内圈及内外圈的故障严重程度,可为旋转机械故障程度诊断提供新方法.
針對軸承故障診斷中故障分類研究多,故障程度研究少,振動圖像信息豐富得不到充分利用問題,提齣利用振動圖像紋理特徵識彆技術進行軸承故障程度診斷方法.該方法先對軸承振動響應信號進行EMD-形態差值濾波處理,後將濾波後信號轉換為雙譜等高線圖,利用灰度三角共生矩陣得到雙譜圖形紋理特徵,應用主成份分析法從紋理特徵參數中提取軸承故障程度特徵參量,用支持嚮量機進行模式識彆.實驗結果錶明該方法能有效區彆軸承外圈、內圈及內外圈的故障嚴重程度,可為鏇轉機械故障程度診斷提供新方法.
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