WVPMCD及其在滚动轴承故障诊断中的应用

作     者：杨宇 李永国 程军圣 YANG Yu;LI Yong-guo;CHENG Jun-sheng

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湖南长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51175158 51075131) 湖南省自然科学基金资助项目(11JJ2026) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目 

出 版 物：《湖南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University:Natural Sciences)

年 卷 期：2014年第41卷第2期

页      码：52-57页

摘      要：多变量预测模型(Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的,而当模型出现异方差性时,会导致预测精度降低.基于此,本文提出了WVPMCD(WLS-Variable predictive model based class discriminate,简称WVPMCD)方法,即用加权最小二乘法(WLS)代替原方法中的最小二乘法(OLS)进行参数估计,消除异方差性,从而提高了模式识别的精度.采用局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,简称LCD)方法对滚动轴承振动信号进行分解,提取分量矩阵的奇异值组成故障特征向量作为WVPMCD的输入,并对正常状态、滚动体故障、内圈故障和外圈故障4种不同工作状态和故障类型下的滚动轴承振动信号进行分析,结果表明,在模型存在异方差性时,WVPMCD比原VPMCD具有更好的分类效果和识别率.

主 题 词：WVPMCD 局部特征尺度分解 加权最小二乘 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：

馆 藏 号：203181328...