基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法

许有才; 万舟

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基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法

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针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法.该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别.将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33％,表明了该方法的有效性和可行性.

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来源
《计算机应用》 |2015年第9期|2606-2610|共5页
作者
许有才; 万舟;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
条件局部均值分解; 局部均值分解; 模态混淆现象; 变量预测模型模式识别; 故障诊断;

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