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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
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
作者姓名:
彭宅铭
程龙生
詹君
姚启峰
作者单位:
南京理工大学 经济管理学院,南京210094
基金项目:
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0487)。
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。
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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