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题名基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别
被引量：4
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作者
付波
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机构
泸州职业技术学院智能制造与汽车工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第3期131-135,共5页
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基金
2018年智能制造泸州市重点实验室项目(GY201805)。
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文摘
为诊断出机械设备元件的故障表现类型,并针对该类型故障行为进行准确识别,提出基于振动图像故障特征提取的机械故障诊断与识别方法。分析图像数据说明条件,联合相关数据信息参量,求解故障特征集合表达式,实现对机械设备振动图像故障特征的提取与处理;按照故障信号样本熵空间的赋值范围,推导机械设备故障的振幅分解公式,再根据ICA识别系数的计算结果,判断奇异值指标的合理性,实现对振动型机械设备故障的诊断与识别。结果表明,振动图像故障特征提取算法能够准确诊断出机械设备的振动型故障,对于磨损型、过劳型故障行为来说,也能够获得83%以上的准确率。
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关键词
振动图像
故障特征
样本熵
数据集合
ica系数
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Keywords
vibration image
fault characteristics
sample entropy
data set
ica coefficient
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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