振动工程学报
振動工程學報
진동공정학보
JOURNAL OF VIBRATION ENGINEERING
2014年
6期
942-950
,共9页
程军圣%郑近德%杨宇%罗颂荣
程軍聖%鄭近德%楊宇%囉頌榮
정군골%정근덕%양우%라송영
故障诊断%滚动轴承%部分集成局部特征尺度分解%变量预测模型%拉普拉斯分值
故障診斷%滾動軸承%部分集成跼部特徵呎度分解%變量預測模型%拉普拉斯分值
고장진단%곤동축승%부분집성국부특정척도분해%변량예측모형%랍보랍사분치
fault diagnosis%rolling bearing%partly ensemble local characteristic-scale decomposition (PELCD)%VPMCD%Laplacian score
提出了一种基于部分集成局部特征尺度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特征选择和基于变量预测模型模式分类(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)的滚动轴承故障诊断模型.PELCD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,克服了局部特征尺度分解的模态混淆问题,与传统的基于噪声辅助数据分析方法相比有一定的优越性,论文将其应用于滚动轴承振动信号的预处理.之后提取振动信号PELCD分量的时域和频域统计特征及振动信号的时频联合域特征;同时为了降低特征向量维数,提高诊断效率,采用LS优化特征向量.再将优化的特征向量输入到VPMCD分类器进行训练和测试.滚动轴承实验数据分析结果表明该模型能够有效地诊断故障程度和故障类型.
提齣瞭一種基于部分集成跼部特徵呎度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特徵選擇和基于變量預測模型模式分類(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)的滾動軸承故障診斷模型.PELCD是新提齣的一種基于譟聲輔助數據分析方法,剋服瞭跼部特徵呎度分解的模態混淆問題,與傳統的基于譟聲輔助數據分析方法相比有一定的優越性,論文將其應用于滾動軸承振動信號的預處理.之後提取振動信號PELCD分量的時域和頻域統計特徵及振動信號的時頻聯閤域特徵;同時為瞭降低特徵嚮量維數,提高診斷效率,採用LS優化特徵嚮量.再將優化的特徵嚮量輸入到VPMCD分類器進行訓練和測試.滾動軸承實驗數據分析結果錶明該模型能夠有效地診斷故障程度和故障類型.
제출료일충기우부분집성국부특정척도분해(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、랍보랍사분치(Laplacian score,LS)특정선택화기우변량예측모형모식분류(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)적곤동축승고장진단모형.PELCD시신제출적일충기우조성보조수거분석방법,극복료국부특정척도분해적모태혼효문제,여전통적기우조성보조수거분석방법상비유일정적우월성,논문장기응용우곤동축승진동신호적예처리.지후제취진동신호PELCD분량적시역화빈역통계특정급진동신호적시빈연합역특정;동시위료강저특정향량유수,제고진단효솔,채용LS우화특정향량.재장우화적특정향량수입도VPMCD분류기진행훈련화측시.곤동축승실험수거분석결과표명해모형능구유효지진단고장정도화고장류형.
