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基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法
被引量：
4
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作者
许有才
万舟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期2606-2610,共5页
针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分...
针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。
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关键词
条件局部均值分解
局部均值分解
模态混淆现象
变量预测模型模式识别
故障诊断
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职称材料
题名
基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
许有才
万舟
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期2606-2610,共5页
基金
国家质检总局科技计划项目(2013QK104)
云南省质量技术监督局科技计划项目(2013ynzjkj02)
文摘
针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。
关键词
条件局部均值分解
局部均值分解
模态混淆现象
变量预测模型模式识别
故障诊断
Keywords
Conditional Local Mean Decomposition （CLMD）
Local Mean Decomposition （LMD）
modal aliasingphenomenon
Variable Predictive Model Class Discriminate （VPMCD）
fault diagnosis
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法
许有才
万舟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
4
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