基于分段线性分类器的滚动轴承的故障识别

• 作者: 吕路勇 唐贵基 张穆勇
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障 诊断 小波包变换 线性判别式 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33|TG806
• 字数: 2537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3762.2007.10.011

摘要

为了解决滚动轴承的特征提取和故障特征的模式分类问题,提出了一种应用小波包变换和线性分类器相结合的滚动轴承故障诊断的识别方法.根据轴承振动信号的频域变化特征,首先对滚动轴承振动信号进行三层小波包分解,提取第三层各个终节点系数的能量作为特征向量,然后将特征向量输入由线性判别式构成的分段线性分类器中进行故障的模式分类和识别,最后在滚动轴承试验台上实测故障.试验表明,分段线性分类器可以有效地识别轴承的故障模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐贵基	华北电力大学机械工程系	192	2582	23.0	44.0
2	吕路勇	华北电力大学机械工程系	5	72	4.0	5.0
3	张穆勇	华北电力大学机械工程系	10	72	5.0	8.0