杨慧斌
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：湖南工业大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于核主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取方法被引量：15
- 2011年
- 为有效利用时域、频域、时-频域中各类具有显著类别差异信息的非平稳统计特征,提高滚动轴承状态监测和故障诊断的性能和效率,提出一种基于核主元分析的混合域特征提取方法。通过对原始信号分别生成时域、频域状态特征,并利用多分辨率小波分解生成时-频域状态特征,构建出144个表征原始振动信号特征的混合域特征集。采用核主元分析方法对其中能敏感地反映故障特性的特征进行二次非线性特征提取,按累计贡献率大于90%的标准,选取前11个核主元作为主要特征量,将其输入支持向量机分类器进行状态识别。仿真结果表明:混合域特征集比单个特征、单域特征能更全面准确地反映故障特性,核主元分析方法能有效降低输入特征维数,并确保输出特征具有较高的反映轴承运行状态的敏感性和适于模式识别的可分性;与通常使用的基于小波分解的特征提取方法相比,本文方法能更加准确有效地提取不同运行条件下滚动轴承不同类型不同程度的故障特征。
- 彭涛杨慧斌李健宝姜海燕魏巍
- 关键词：混合域特征提取核主元分析故障检测轴承
- 滚动轴承故障诊断中的特征提取与选择方法
- 轴承故障诊断的实质是模式识别,包括信号采集、特征提取与选择和状态识别,其中特征提取与选择尤为重要,其效果的好坏直接影响到了模式识别的成败。
滚动轴承运行时产生的振动信号是复杂的非平稳、非线性信号,如何从振动信号中...
- 杨慧斌
- 关键词：特征提取滚动轴承
- 文献传递
