应用SIFT_BoW和HIK_SVM的行星轮齿面磨损故障诊断

• 作者: 任川 崔宝珍 王斌
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行星轮 齿面磨损 特征点 词袋 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 1000-1004
• 页数: 5页
• 分类号: TH17
• 字数: 2827字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200046

摘要

行星轮齿面磨损故障信号具有特征薄弱、特征量少等缺点,对其进行故障特征识别较为困难.本文中提出一种新的方法:首先,将原始振动加速度信号幅值作为像素点构造灰度图像,检测灰度图像的特征点并对检测出的特征点向量描述;然后将灰度图像的特征描述向量聚类,构建词袋模型;最后用直方图相交核支持向量机算法对其进行分类.该方法不但不需要对原始信号模态分解和降噪处理,还可以提取出大量的信号特征,提高了故障特征识别的效率和准确率.对正常轮齿、2个齿面磨损和3个齿面磨损故障进行了诊断实验,准确率高达98.55％,实验结果验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔宝珍	中北大学机械工程学院	22	109	6.0	9.0
2	王斌	中北大学机械工程学院	5	7	2.0	2.0
3	任川	中北大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0