CAJ | 학술논문

针对机械故障的特征提取问题,提出一种基于多小波系数的机械故障特征提取方法.首先,对不同工况的机械振动信号进行多小波分解;其次,利用分解后各层多小波系数的统计特征包括最大值、最小值、均值和标准差作为该工况振动信号的特征向量;最后,利用支持向量机的方法对机械故障进行识别.对滚动轴承正常状况与内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及多种损伤程度的实测振动信号进行故障识别试验,试验结果表明,该方法用于机械故障诊断可以获得较高的识别率,识别效果要优于基于单小波系数统计特征的识别方法,具有一定的工程应用价值.
침대궤계고장적특정제취문제,제출일충기우다소파계수적궤계고장특정제취방법.수선,대불동공황적궤계진동신호진행다소파분해;기차,이용분해후각층다소파계수적통계특정포괄최대치、최소치、균치화표준차작위해공황진동신호적특정향량;최후,이용지지향량궤적방법대궤계고장진행식별.대곤동축승정상상황여내권고장、곤동체고장、외권고장3충고장급다충손상정도적실측진동신호진행고장식별시험,시험결과표명,해방법용우궤계고장진단가이획득교고적식별솔,식별효과요우우기우단소파계수통계특정적식별방법,구유일정적공정응용개치.