基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断

• 作者: 孙永国 王亚萍 葛江华 许迪 隋秀凛
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 特征提取 平滑伪维格纳-威利分布 纹理特征
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7|TH165+.3
• 字数: 3772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.01.018

摘要

针对如何提高滚动轴承故障诊断准确率的问题,提出一种基于平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,简称SPWVD)时频图纹理特征的故障诊断方法,对滚动轴承不同故障类型及故障程度进行识别.首先,采用SPWVD时频分析方法处理轴承故障振动信号,并获取时频图,从中提取选择表征能力优秀的特征参量作为故障特征;其次,将故障特征作为输入,结合支持向量机(support vectors machine,简称SVM)建立滚动轴承故障诊断模型;最后,采用轴承故障数据,比较SPWVD时频图纹理特征、维格纳-威利分布(Wigner-Ville distribution,简称WVD)时频图纹理特征和小波尺度谱图纹理特征3种故障特征的模式识别能力及准确率.分析结果表明,SPWVD时频图纹理故障特征分类效果最佳,敏感性最强,具有较高的故障诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隋秀凛	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	50	241	9.0	12.0
2	葛江华	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	59	263	9.0	13.0
3	孙永国	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	17	86	5.0	9.0
4	王亚萍	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	30	127	7.0	10.0
5	许迪	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	10	63	4.0	7.0