首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

多小波系数特征提取方法在故障诊断中的应用
作者姓名:赵志宏  杨绍普  刘永强
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)
基金项目:(国家自然科学基金资助项目(11172182,11202141,11472179)
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。

关 键 词:多小波   故障诊断   特征提取   轴承   支持向量机
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《振动、测试与诊断》浏览原始摘要信息
点击此处可从《振动、测试与诊断》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号