基于OC-VPMCD和ITD的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 李学军 杨宇 程军圣 马兴伟
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 单类基于变量预测模型的模式识别 本征时间尺度分解 排列熵 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1492-1497
• 页数: 6页
• 分类号: TH113
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.11.013

摘要

基于变量预测模型的模式识别方法可以充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型并以预测误差平方和值最小为判别函数进行分类。基于此，提出了一种新的一类分类方法---单类基于变量预测模型的模式识别(OC-VPMCD)方法，将该方法与本征时间尺度分解(ITD)方法相结合并应用于滚动轴承故障诊断。首先采用ITD对滚动轴承振动信号进行分解并对包含主要故障信息的若干固有旋转(PR)分量提取排列熵作为故障特征值；然后对 OC-VPMCD分类器进行训练，并确定预测误差平方和阈值；最后进行OC-VPMCD模式识别，根据模式识别结果判断滚动轴承的工作状态正常与否。实验数据分析结果表明，该方法能够有效地应用于滚动轴承振动信号的故障诊断。

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	李学军		135	1077	18.0	27.0
4	马兴伟	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	4	14	2.0	3.0