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基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
鲁文波
蒋伟康
+1 位作者
潘思伟
向上
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第4期617-623,共7页
基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状...
基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。
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关键词
故障诊断
齿轮箱
近场声全息
纹理特征
支持向量机
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职称材料
题名
基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
鲁文波
蒋伟康
潘思伟
向上
机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第4期617-623,共7页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(863计划
2007AA04Z416)
文摘
基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。
关键词
故障诊断
齿轮箱
近场声全息
纹理特征
支持向量机
Keywords
fault diagnosis
gearbox
near-field acoustic holography
texture feature
support vector machine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TB877.2 [一般工业技术—摄影技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法
鲁文波
蒋伟康
潘思伟
向上
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
6
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