粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用

作     者：冯子豪 周火青 高立新 陈志新 FENG Zi-hao;ZHOU Huo-qing;GAO Li-xin;CHEN Zhi-xin

作者机构：北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室北京100124 武汉钢铁股份有限公司炼铁厂武汉430083 北京物资学院北京101149 

基　　金：国家863计划(2009AA04Z417) 北京市自然科学基金资助(3112004) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2012年第10期

页      码：62-64页

摘      要：对滚动轴承几种常见点蚀故障的振动信号特征值进行分析,使用粗糙集基于熵的离散化算法进行属性离散化,并采用基于属性重要度的启发式约简算法进行属性约简,然后选用径向基核函数的支持向量机将经过属性约简的特征向量输入支持向量机训练,建立支持向量机模型并进行故障识别与诊断。实验分析结果表明,应用粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法,将粗糙集作为支持向量机的前置系统对数据进行预处理,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量和故障诊断决策系统的规则数,使支持向量机输入端数据量大大减少,提高系统的处理速度,对于滚动轴承振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果。从而验证了粗糙集理论对滚动轴承故障诊断的有效性以及其应用价值。

主 题 词：滚动轴承 故障诊断 粗糙集 支持向量机 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2012.10.024

馆 藏 号：203103824...