传感器信号融合的机械故障诊断

• 作者: 王焕云 马力
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 信号采集 机械故障诊断 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 激光应用与系统
• 页码范围: 184-187
• 页数: 4页
• 分类号: TN77
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2017.07.184

摘要

为了提高机械故障诊断的正确率,针对当前机械故障诊断方法存在局限性,设计了基于传感器器信号融合的机械故障诊断方法.首先采用多个传感器对机械工作状态的信号进行采集,并从信号中抽取机械故障信息特征,然后采用主成分分析选择比较重要的机械故障信息特征,并采用支持向量机对机械故障信息特征向量进行学习,建立机械故障诊断的分类器,最后采用实际的机械故障数据进行了性能测试,结果表明,本文方法解决了当前机械故障诊断中的难题,获得了十分理想的机械故障诊断效果,而且机械故障诊断正确率要高于其它方法,具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王焕云	沧州师范学院机械与电气工程学院	17	40	4.0	5.0
2	马力	沧州师范学院机械与电气工程学院	4	16	2.0	4.0