基于旋转多面体锥的滚动轴承智能故障诊断

• 作者: 李宝庆 杨路航 杨宇 程军圣
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多面体锥分类器 旋转因子 滚动轴承 模式识别 故障诊断
• 年，卷（期）: 2022,（6）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 55-64
• 页数: 9页
• 分类号: TH113,TH165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2022171

摘要

针对多面体锥分类器形成的凸包区域分类边界数量有限且无法进行不同尺度伸缩的问题，在范数向量化的基础上增加旋转因子，提出一种旋转多面体锥分类器（Rotated and Extended Polyhedral Conic Classifier，REPCC）. REPCC增加了凸包区域的分类边界数量，并且分类边界可以在每个维度上自适应伸缩，从而可以更好地拟合正类区域，提高了分类精度. 在两个不同的滚动轴承数据集上进行实验验证，实验结果表明：REPCC具有更好的分类精度、鲁棒性和泛化能力，能够准确识别滚动轴承的工作状态和故障类型，可以用于滚动轴承智能故障诊断.