论文摘要
针对复杂工况下滚动轴承受机械噪声等因素影响轴承故障类型区分难的问题,提出了一种基于自适应广义形态滤波和GG聚类的轴承故障诊断方法。采用自适应广义形态滤波对轴承振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行变模式分解,去除虚假分量和噪声分量,最后对去噪后故障特征较多的信号分量求解近似熵,作为特征向量输入GG聚类分类器中,达到故障分类。仿真实验结果证明该方法能有效提取信号特征信息,准确识别故障类型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 季云健,黄国勇,黄刚劲
关键词: 轴承故障,自适应广义形态滤波,聚类,变模式分解,近似熵
来源: 陕西理工大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 昆明理工大学,昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
基金: 国家自然科学基金资助项目(61663017)
分类号: TH133.3
页码: 28-34
总页数: 7
文件大小: 167K
下载量: 110
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标签：轴承故障论文; 自适应广义形态滤波论文; 聚类论文; 变模式分解论文; 近似熵论文;