论文摘要
针对工程应用中振动传感器安装困难、故障特征向量存在冗余等应用问题,提出了一种基于噪声信号美尔倒谱(MFCC)与补偿距离评估(CDET)的滚动轴承故障诊断方法。将机器运行噪声信号作为轴承状态监测信号,提取机器运行噪声信号的MFCC作为诊断特征,采用CDET算法对所提取的MFCC特征进行降维,最后将CDET降维后的MFCC特征向量作为支持向量机(SVM)的输入进行模式分类,并与传统基于PCA的降维算法进行比较研究。实验结果表明:噪声诊断中CDET降维具有更优的降维效果,基于MFCC与CDET的滚动轴承故障诊断能够准确、有效地识别轴承故障类型。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王前,王刚,蒋晗晗,陈尚卿
关键词: 轴承,故障诊断,美尔倒谱系数,补偿距离评估,噪声信号
来源: 控制工程 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室,中国矿业大学信息与控制工程学院
基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804404)
分类号: TP277;TH133.3
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170365
页码: 1682-1686
总页数: 5
文件大小: 5419K
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