VPMCD和改进ITD的联合智能诊断方法研究

作     者：杨宇 李杰 潘海洋 程军圣 YANG Yu;LI Jie;PAN Hai-yang;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) 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究课题(60870002) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(531107040301) 

出 版 物：《振动工程学报》 (Journal of Vibration Engineering)

年 卷 期：2013年第26卷第4期

页      码：608-616页

摘      要：提出了一种基于变量预测模型(Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)和改进固有时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)算法的滚动轴承故障诊断方法。VPMCD方法充分利用了特征值之间的相互内在关系来建立预测模型,并以这些模型对待诊断样本的特征值的预测结果作为分类依据来进行模式识别。ITD方法能自适应地将非平稳信号分解成为若干单分量信号(固有旋转分量,Proper rotation component,简称PRC)之和。首先对ITD算法进行了改进;接着采用改进ITD算法对原始振动信号进行分解得到多个内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC);然后对包含主要故障信息的若干内禀尺度分量建立对数正态分布模型,并提取其对数均值和对数标准差作为故障特征值;最后采用VPMCD模式识别方法得到各故障特征值的预测模型,并利用预测模型对待诊断样本的故障类型和工作状态进行分类和识别。对滚动轴承正常、外圈故障和内圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性。

主 题 词：故障诊断 滚动轴承 改进ITD算法 对数正态模型 VPMCD 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-4523.2013.04.018

馆 藏 号：203658322...