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题名基于路径重积分特征提取的轴承故障诊断
被引量：2
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作者
张浩然
马萍
张宏立
王聪
李新凯
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机构
新疆大学电气工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第8期134-138,144,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52065064,52267010)
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2022D01E33,2022D01C367)。
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文摘
滚动轴承振动信号呈现非线性和非平稳特征,为充分挖掘滚动轴承振动信号的有效信息,提高故障诊断准确率,提出基于振动信号路径重积分(path signature, PS)的滚动轴承故障信号特征提取方法。首先,对一维故障振动信号进行时延重构,构成有限维路径空间;其次,对路径进行多重迭代积分得到高阶路径积分特征作为故障振动信号初始特征,利用主成分分析(principal component analysis, PCA)对其进行降维得到能充分表征故障信号本征信息的特征;最后,将不同故障信号基于路径重积分的故障特征构成故障特征集,输入到支持向量机(support vector machine, SVM)完成故障的识别和分类。实验结果表明,该方法在公开数据集上的10种故障类型诊断准确率达99.33%,对比其他几种方法,所提方法能快速准确地识别滚动轴承不同故障类型。
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关键词
路径空间
路径重积分
截断阶数
特征提取
故障诊断
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Keywords
path space
path signature
truncation orders
feature extraction
fault diagnosis
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TG66
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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