基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究
齐鹏
范玉刚
吴建德
1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500;云南省矿物管道输送工程技术研究中心,昆明 6505002.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500;云南省矿物管道输送工程技术研究中心,昆明 6505003.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500;云南省矿物管道输送工程技术研究中心,昆明 650500
摘要：如何在含有噪声的振动信号中提取特征参数,是轴承故障诊断的关键问题,为此提出一种基于Morlet小波-奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)的故障诊断方法.首先对时域采样信号进行Morlet小波变换预处理,将所得时频系数矩阵进行SVD分析,根据奇异值曲率谱特征滤除噪声,以提取相应尺度下的微弱故障信息;然后自适应选取最佳尺度附近的分量信号,并将Shannon能量熵作为特征参数,以此构建特征向量,用于建立基于VPMCD的故障识别模型.实验采用5折交叉验证法及Jackknife检验法对所提方法进行检验,结果证明了所提方法的有效性.
关键词：奇异值分解变量预测模型小波变换能量熵故障诊断
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：The project supported by the National Natural Science Foundation of China(51169007)the Science & Research Program of Yunnan Province(2012CA022)the Science & Research Program of Yunnan Province(2013 DH034)the Reserve Personnel Training Program of Middle and Young Academic and Technical Leaders of Yunnan Province (No)the Reserve Personnel Training Program of Middle and Young Academic and Technical Leaders of Yunnan Province (2011CI017)国家自然科学基金项目(51169007)云南省科技计划项目(2012CA022)云南省科技计划项目(2013DH034)云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(2011CI017)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 247-253 )
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