变量预测模型在滚动轴承故障诊断中的应用
基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)方法是一种新的模式识别方法,它认为特征值之间具有内在的关系,并通过这种特征值的内在关系建立数学模型,然后进行分类.本文将VPMCD方法、经验模态分解(EMD)方法和奇异值相结合应用于滚动轴承故障诊断中.首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,得到若干个IMF分量,将IMF分量组成特征向量矩阵,并计算该矩阵的奇异值,然后将奇异值作为特征值建立VPMCD模型,采用VPMCD分类器来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,VPMCD方法可以有效地对滚动轴承的工作状态、故障类型进行分类.
滚动轴承 故障诊断 振动信号 变量预测模型
程军圣 郑近德 杨宇
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙410082
国内会议
郑州
中文
64-66
2012-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）