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基于SIFT的滚动轴承故障诊断

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为实现滚动轴承故障诊断,提出了一种基于SIFT的二维振动信号故障诊断方法.区别于传统的一维振动信号分析,该方法将一维信号转换为二维图像信号,以图像信号处理方法来实现故障诊断.首先将经归一化处理后的一维振动信号升维,变换成二维灰度图像信号.基于SIFT的图像匹配算法对图像信号通过尺度空间检测特征点,计算特征点邻域的梯度方向直方图生成SIFT特征向量,并通过均值漂移聚类算法将特征向量进行聚类,构成SIFT特征字典库.最后,通过提取测试数据的SIFT特征向量,并与SIFT特征字典库进行距离测度匹配,实现了轴承故障类型的有效识别.实验结果表明,该方法可以有效的识别滚动轴承的状态,具有较强的适应性;同时,基于二维信号的故障诊断方法,为轴承故障诊断提供了新的可行性方向.

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来源
《第11届全国转子动力学学术讨论会》|2014年|867-870|共4页
会议地点大连
作者
FENG Wen; 冯文; YUAN Hong-fang; 袁洪芳; WANG Hua-qing; 王华庆;
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作者单位

中国动力工程学会转子动力学专业委员会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 尺度不变特征变换算法; 二维振动信号;

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