| 基于矢谱和蚁群算法的旋转机械故障特征提取 |
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| 引用本文： | 白维峰,韩捷,董辛旻. 基于矢谱和蚁群算法的旋转机械故障特征提取[J]. 机械设计与制造, 2009, 0(10) |
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| 作者姓名： | 白维峰 韩捷 董辛旻 |
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| 作者单位： | 郑州大学,振动工程研究所,郑州,450001;郑州大学,振动工程研究所,郑州,450001;郑州大学,振动工程研究所,郑州,450001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目,河南省杰出人才创新基金 |
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| 摘 要： | 特征提取是机械设备故障诊断成功的关键因素,将直接决定故障诊断的实施.针对传统旋转机械单通道故障诊断的不足,结合故障诊断实时性差的问题,提出了一种基于全矢谱理论和蚁群算法的机械故障特征提取方法.运用全矢谱技术提取出原始振动信号的特征向量,再运用改进的蚁群算法对特征参数进行约简和选择,使所建立的故障模式由少数几个特征给予有效的表达,以提高故障诊断的准确性和快速性.实验证明该方法是有效的.
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| 关 键 词： | 特征提取 全矢谱 蚁群算法 故障诊断 |
Rotary machinery fault feature extraction based on vector spectrum and ant colony algorithm |
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| BAI Wei-feng,HAN Jie,DONG Xin-min. Rotary machinery fault feature extraction based on vector spectrum and ant colony algorithm[J]. Machinery Design & Manufacture, 2009, 0(10) |
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| Authors: | BAI Wei-feng HAN Jie DONG Xin-min |
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