基于无源振动传感器标签的轴承故障在线诊断技术

• 作者: 何怡刚 汪涛 田杰 肖艳霞
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承 射频识别 故障诊断 奇异值分解 奇异熵 最小二乘支持向量回归
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 55-57,60
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)05-0055-03

摘要

提出了一种基于无源振动传感器标签的穿梭车轴承故障在线诊断技术.设计了一种无源射频识别(RFID)振动传感器标签结构,因其工作在无源模式下,减少了在线故障诊断的成本,同时可以实现对轴承故障的长期在线诊断.介绍了振动信号的处理方式,提出了基于奇异熵的奇异值分解信号降噪算法,依据信号的奇异熵自行定阶降噪,避免了人为预设参数所导致的误差,并提出了基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的故障诊断算法.测试结果表明:设计的标签能够可靠地完成信号采集和传输,采用的算法能够快速而准确地定位故障,较传统故障诊断方法提高了实时性并降低了成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田杰	合肥工业大学机械工程学院	56	453	8.0	20.0
2	汪涛	合肥工业大学电气与自动化工程学院	35	186	9.0	12.0
3	何怡刚	合肥工业大学电气与自动化工程学院	175	1119	17.0	26.0
4	肖艳霞	合肥工业大学机械工程学院	1	3	1.0	1.0