基于LCD-Hilbert谱奇异值和QRVPMCD的滚动轴承故障诊断方法
作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082
基 金：国家自然科学基金(51175158 51375152) 湖南省自然科学基金(11JJ2026)
出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)
年 卷 期：2015年第34卷第7期
页 码：121-126页
摘 要：针对多变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)方法在参数估计中存在的缺陷,采用分位数回归(Quantile Regression,QR)代替原方法中的最小二乘法进行参数估计,克服最小二乘回归中强假设、易受异常值影响等问题,以此提高模式识别的精度。因此,提出了基于分位数回归的多变量预测模型模式识别方法(Quantile Regression-Variable Predictive Mode Based Cass Discriminate,QRVPMCD)。采用局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,提取单分量信号的Hilbert谱奇异值组成故障特征向量,并以此作为QRVPMCD的输入进行滚动轴承故障诊断。对不同工作状态和故障类型下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性。
主 题 词：QRVPMCD LCD Hilbert谱奇异值 滚动轴承 故障诊断
学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学]
核心收录：
D O I：10.13465/j.cnki.jvs.2015.07.020
馆 藏 号：203120374...
