一种主轴系统故障识别方法

• 作者: 张怀存 王红军 赵川
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 关键词: 二维全息谱 流形学习 主轴系统 故障识别
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文

摘要

故障识别是确定故障类型的重要方式。传统方法不能直观识别故障类型，忽略了水平和垂直方向的信息之间的关系，很难准确提取故障特征。二维全息谱融合了水平和垂直方向的振动信息，反映了一个支承面上转子的振动情况。但在某些情况下不能准确识别主要故障，无法通过分倍频、工频和高倍频的椭圆信息确定故障类型。选择流形学习的 LE 算法与全息谱技术结合，弥补了二维全息谱算法的缺陷，提高了流形学习处理信号的优越性。通过实验验证了方法的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红军	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	113	655	14.0	21.0
2	张怀存	北京信息科技大学机电工程学院	18	54	4.0	6.0
3	赵川	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	8	14	2.0	3.0