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摘要:
基于自回归模型(Autoregressive model,AR)和相关极点谱分解技术的轴承状态检测方法在自动检测方面有着较大优势,但是AR谱会受到阶数、估计法和样本点数的影响而导致故障频率与相关极点产生偏差,造成在检测过程中对故障产生误判.针对该问题提出了一种基于遗传算法的AR谱极点频率优化方法,利用遗传算法对AR谱极点进行优化,得出适宜的阶数和样本点数,使AR谱极点与对应的故障频率相接近,让故障检测图变得清晰.最后对具有内圈故障的轴承信号数据进行实验验证并取得了较好的结果,为AR谱选择合适的阶数和样本点数提供了可靠的保证.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的AR谱极点频率优化方法及应用
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 AR谱 故障频率 估计法 定阶 遗传算法
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 机械与动力工程
研究方向 页码范围 42-47
页数 6页 分类号 TH133.3|TN911.7
字数 3018字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2018.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 明廷锋 海军工程大学动力工程学院 54 372 10.0 15.0
2 张帅 海军工程大学动力工程学院 20 115 6.0 10.0
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定阶
遗传算法
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期刊影响力
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
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