基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法

作     者：高艺源 于德介 王好将 陈庭贵 GAO Yiyuan;YU Dejie;WANG Haojiang;CHEN Tinggui

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(51275161) 

出 版 物：《航空动力学报》 (Journal of Aerospace Power)

年 卷 期：2018年第33卷第8期

页      码：2033-2040页

摘      要：为了更准确地提取滚动轴承振动信号的非线性故障特征,将图信号处理(GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法将滚动轴承的振动信号转化为路图信号后,提取多个图谱指标;用Fisher得分(FS)算法对图谱指标的敏感度进行排序,并选取若干个最敏感的图谱指标作为滚动轴承的故障特征参数;用K-均值聚类算法识别滚动轴承的不同故障。应用实例表明:当分别选取1~5个最优的图谱指标、时域指标和频域指标对不同轴承故障进行识别时,图谱指标均没有出现错误,而时域指标和频域指标都出现了不同数量的错误,因此,图谱指标对轴承故障的区分能力优于时域指标和频域指标。

主 题 词：滚动轴承 故障诊断 特征提取 图谱指标 Fisher得分算法 K-均值聚类算法 

学科分类：08[工学] 082501[082501] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13224/j.cnki.jasp.2018.08.027

馆 藏 号：203304983...