基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型

摘要：

为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型.该模型首先采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征,然后采用邻域粗糙集方法筛选出敏感特征作为多分类支持向量机的输入,实现机械设备不同状态的自动识别.模型应用结果表明相比于传统小波包,多小波包分解够提取到更丰富的故障信息和获得较高的识别精度;邻域粗糙集能够从大量的原始特征中选择出敏感特征,减小分类算法的复杂性,进一步提高分类准确率.因而该模型在复合故障的诊断方面具有显著优势.

关键词： 机械设备 故障诊断模型 多小波包 邻域粗糙集

作者: 瞿金秀 张周锁 何正嘉

作者单位: 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安 710049

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国振动利用工程学术会议暨第四次全国超声电机技术研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 862-866

在线出版日期: 2012-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）