基于小波及AR模型的机车滚动轴承故障特征提取

• 作者: 姜海燕
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 AR模型 机车滚动轴承 特征提取 自回归参数
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表与检测技术
• 页码范围: 67-70,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3337字
• 语种: 中文

摘要

滚动轴承失效是机车牵引传动系统的主要故障源之一.为了有效诊断滚动轴承故障,提出了基于小波变换及AR模型参数的机车滚动轴承特征提取方法,以提取能准确反映滚动轴承运行状态的特征信息.首先,通过小波变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解重构,得到不同尺度下的重构信号;然后对重构信号建立AR模型,提取AR模型的自回归参数作为表征滚动轴承运行状态的特征;最后采用支持向量机分类器对提取的特征进行故障分类与识别.仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜海燕	湖南铁道职业技术学院铁道供电与电气学院	16	20	2.0	3.0