多小波系数特征提取方法在故障诊断中的应用 |
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作者姓名: | 赵志宏 杨绍普 刘永强 |
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作者单位: | (1.石家庄铁道大学信息科学与技术学院,050043)(2.河北省交通安全与控制重点实验室,050043) |
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基金项目: | (国家自然科学基金资助项目(11172182,11202141,11472179) |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 多小波 故障诊断 特征提取 轴承 支持向量机 |
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