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张量模型区分度函数在轴承故障诊断中的应用

张量模型区分度函数在轴承故障诊断中的应用

作     者:刘远红 蔡煜 张彦生 LIU Yuan-hong;CAI Yu;ZHANG Yan-sheng

作者机构:东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 

基  金:东北石油大学青年科学基金(2019QNL-23) 

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

年 卷 期:2022年第371卷第1期

页      码:97-101页

摘      要:目前对故障信号的刻画方法多以向量模型为主,信号的表现形式单一,存在着小样本和维数灾难等问题。另外,多数特征提取算法在处理新样本时,通常需要同时利用新、旧样本构建新数据空间,并进行重新计算,算法处理新样本的效率较低。为此,提出了一种新的基于张量模型的故障诊断方法,采用小波变换和相空间重构建立轴承故障信号的张量模型,通过高阶奇异值分解获得轴承振动信号的初始特征。在此基础上提出了张量模型初始特征最优分类点的区分度函数,实现了轴承故障的快速诊断。分别利用轴承试验平台和凯斯西储大学轴承数据集进行实验,实验结果证明了所提算法能够提取显著的特征,并具有诊断速度快和识别精度高等优点,适合于实际工程应用。

主 题 词:HOSVD 张量分解 特征提取 故障诊断 

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

D O I:10.3969/j.issn.1001-3997.2022.01.022

馆 藏 号:203107129...

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