基于Volterra-PARAFAC模型的滚动轴承故障诊断方法

杨诚; 贾民平

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基于Volterra-PARAFAC模型的滚动轴承故障诊断方法

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为解决Volterra模型用于复杂机械系统非线性特征提取时存在估计参数过多的问题,提出了一种新的Volterra-PARAFAC预测模型.在非线性特征提取中,所提出的预测模型的估计参数数目大大低于传统的Volterra预测模型参数,有效地避免了维数灾难问题.在Volterra-PARAFAC预测模型辨识过程中,利用最小均方自适应(LMS)算法估计Volterra-PARAFAC预测模型的核参数向量,从而精确描述非线性系统.利用该方法对滚动轴承多种故障状态下的振动信号进行分析,得到的特征向量具有非常好的分类性能.试验结果表明,该方法能有效提取复杂机械系统的非线性特征,并能准确对不同状态下的滚动轴承故障信号进行分类.相比于传统的Volterra模型故障诊断方法,所提方法能够更准确地对滚动轴承故障进行诊断.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2019年第4期|742-748|共7页
作者
杨诚; 贾民平;
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作者单位

东南大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; Volterra-PARAFAC预测模型; 最小均方自适应算法; 故障诊断;

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