中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2015年
14期
1861-1865
,共5页
时序分析%基于变量预测模型的模式识别方法%故障诊断%特征提取
時序分析%基于變量預測模型的模式識彆方法%故障診斷%特徵提取
시서분석%기우변량예측모형적모식식별방법%고장진단%특정제취
time series analysis%variable predictive model based class discriminate(VPMCD)%fault diagnoses%feature extraction
提出了一种基于时序 AR 模型的 VPMCD(基于变量预测模型的模式识别)故障诊断方法：利用时序分析方法对故障信号建立 AR 模型，以蕴含故障特征的自回归参数作为故障特征量，采用 VPM-CD 方法训练得到各故障特征量的预测模型，并利用预测模型对待诊断样本的故障类型和工作状态进行分类和识别。对滚动轴承和齿轮的振动信号的分析结果证明了该方法的有效性，与基于 EMD 的VPMCD 法和基于 AR 的 KNN 法的对比结果证明了所提方法的优越性。
提齣瞭一種基于時序 AR 模型的 VPMCD(基于變量預測模型的模式識彆)故障診斷方法：利用時序分析方法對故障信號建立 AR 模型，以蘊含故障特徵的自迴歸參數作為故障特徵量，採用 VPM-CD 方法訓練得到各故障特徵量的預測模型，併利用預測模型對待診斷樣本的故障類型和工作狀態進行分類和識彆。對滾動軸承和齒輪的振動信號的分析結果證明瞭該方法的有效性，與基于 EMD 的VPMCD 法和基于 AR 的 KNN 法的對比結果證明瞭所提方法的優越性。
제출료일충기우시서 AR 모형적 VPMCD(기우변량예측모형적모식식별)고장진단방법：이용시서분석방법대고장신호건립 AR 모형，이온함고장특정적자회귀삼수작위고장특정량，채용 VPM-CD 방법훈련득도각고장특정량적예측모형，병이용예측모형대대진단양본적고장류형화공작상태진행분류화식별。대곤동축승화치륜적진동신호적분석결과증명료해방법적유효성，여기우 EMD 적VPMCD 법화기우 AR 적 KNN 법적대비결과증명료소제방법적우월성。
A pattern recognition method was proposed herein based on fusion of time series analy-sis AR model with VPMCD for fault diagnosis.AR model of fault signals was established by using time series analysis,taking its autoregressive parameters that contain the fault features as the fault ues,and by using these predictive models to classify and recognize the faults of sample types and working states.Analyses of rolling bearings and gear vibration signals show the effectiveness of this working states.Analyses of rolling bearings and gear vibration signals show the effectiveness of this method,comparison of the diagnosis method based on fusion of empirical mode decomposition(EMD) with VPMCD shows the superiority of this method.
