基于变量预测模型的模式识别方法在滚动轴承故障诊断中的应用

• 作者: 曾鸣 杨宇 王欢欢 程军圣
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 模式识别 故障诊断 变量预测模型 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文

摘要

将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposition,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特征向量后,以VPMCD作为模式识别方法对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类.对正常状态、外圈故障、内圈故障3种不同类别下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.同时,与人工神经网络(Artificial neural network,ANN)算法的对比分析表明,VMPCD算法分类性能的稳定性以及计算效率均要高于ANN算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	170	5200	44.0	68.0
2	程军圣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	210	5603	44.0	69.0
3	曾鸣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	15	231	10.0	15.0
4	王欢欢	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	4	100	3.0	4.0