| 基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究 |
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| 引用本文： | 彭宅铭,程龙生,詹君,姚启峰.基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究[J].振动与冲击,2020,39(6):249-256. |
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| 作者姓名： | 彭宅铭 程龙生 詹君 姚启峰 |
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| 作者单位： | 南京理工大学 经济管理学院，南京210094 |
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| 基金项目： | 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0487)。 |
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| 摘 要： | 为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环图(DAG)的特点,构建DAG-MTS多分类模型,并将其运用到轴承故障诊断中。利用滚动轴承故障数据测试该模型的有效性和实用性,结果表明,该模型能够准确识别出滚动轴承的故障。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN) 马田系统(MTS) 有向非循环图(DAG) 故障诊断 |
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