滚动轴承故障模式识别方法现状分析

• 作者: 冷永刚 夏均忠 安相璧 张阳 苏涛
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 滚动轴承 故障模式识别 变精度粗糙集 最小二乘支持向量机 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 185-189
• 页数: 5页
• 分类号: TB53|TP3
• 字数: 4478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.04.039

摘要

在提取滚动轴承故障特征后，如何设计合理的分类器对滚动轴承进行故障模式识别是故障诊断的关键步骤。分别介绍了粗糙集模式识别中的变精度粗糙集、统计模式识别中的最小二乘支持向量机、模糊模式识别中的模糊C均值聚类算法。分析各种方法的基本原理、应用和特点。研究发现，多种故障模式识别方法的融合运用是今后研究的重点方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冷永刚	天津大学机械工程学院	77	1908	24.0	42.0
2	夏均忠	军事交通学院汽车工程系	37	481	10.0	21.0
3	安相璧	军事交通学院汽车工程系	24	59	3.0	6.0
4	张阳	军事交通学院汽车工程系	9	53	3.0	7.0
5	苏涛	军事交通学院汽车工程系	8	136	5.0	8.0