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24种特征指标对轴承状态识别的性能研究
被引量:
15
1
作者
程晓涵
汪爱明
+1 位作者
花如祥
孟国营
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期351-358,406,共8页
要实现机械设备的故障诊断,关键是要找到对设备状态敏感性和聚类性强的特征指标。针对如何筛选出满足上述特点的指标,提出结合投影寻踪方法研究24种特征指标对轴承状态识别的敏感性和聚类性;以内圈故障为例,构造其故障振动的数学模型,...
要实现机械设备的故障诊断,关键是要找到对设备状态敏感性和聚类性强的特征指标。针对如何筛选出满足上述特点的指标,提出结合投影寻踪方法研究24种特征指标对轴承状态识别的敏感性和聚类性;以内圈故障为例,构造其故障振动的数学模型,计算得到24种特征指标并将其投影,提出最佳投射方向矩阵,研究在最佳投影方向矩阵下24种特征指标的投影分布特征;提出用极差系数、平均差系数、离散系数、主轴线相对系数和均值系数来研究24种特征指标对不同故障的敏感性和聚类性;借助美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障进行验证。该方法能够为轴承的故障诊断筛选优质特征指标,保证故障识别的及时性和诊断准确性。
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关键词
24种特征指标
投影寻踪
最佳投影方向矩阵
敏感性
聚类性
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职称材料
题名
24种特征指标对轴承状态识别的性能研究
被引量:
15
1
作者
程晓涵
汪爱明
花如祥
孟国营
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期351-358,406,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1361127)
北京市教育委员会科学研究与研究生培养共建项目
中央高校基本科研业务费项目(2013QJ02)
文摘
要实现机械设备的故障诊断,关键是要找到对设备状态敏感性和聚类性强的特征指标。针对如何筛选出满足上述特点的指标,提出结合投影寻踪方法研究24种特征指标对轴承状态识别的敏感性和聚类性;以内圈故障为例,构造其故障振动的数学模型,计算得到24种特征指标并将其投影,提出最佳投射方向矩阵,研究在最佳投影方向矩阵下24种特征指标的投影分布特征;提出用极差系数、平均差系数、离散系数、主轴线相对系数和均值系数来研究24种特征指标对不同故障的敏感性和聚类性;借助美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障进行验证。该方法能够为轴承的故障诊断筛选优质特征指标,保证故障识别的及时性和诊断准确性。
关键词
24种特征指标
投影寻踪
最佳投影方向矩阵
敏感性
聚类性
Keywords
24
characteristic
indexes
projection
pursuit
method
best
characteristic
direction
matrix
sensitivity
clustering
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN911.7 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
24种特征指标对轴承状态识别的性能研究
程晓涵
汪爱明
花如祥
孟国营
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2016
15
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