【摘 要】
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研究工况变化情形下的信号特征提取技术和轴承状态判别方法,以满足旋转装备变工况运行环境故障诊断需要。首先分析滚动轴承振动加速度信号双谱特征,发现其在不同故障类型时差
【机 构】
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三明学院机电工程学院,装备智能福建省高校重点实验室,湖南科技大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61474042）,福建省科技厅重点项目（2013N0032）.
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研究工况变化情形下的信号特征提取技术和轴承状态判别方法,以满足旋转装备变工况运行环境故障诊断需要。首先分析滚动轴承振动加速度信号双谱特征,发现其在不同故障类型时差异性显著,在故障相同但工况不同时又较为相似,适合提取工况鲁棒特征参数。利用双谱对称特性降低数据维数,将其划分成八个子区域后去除冗余数据,获得数据量仅为原始双谱四分之一的优选双谱。再将优选双谱做奇异值分解,依奇异值累积贡献率选择相应的左奇异向量,计算元素模值后构造特征向量。最后用连续型隐马尔可夫模型辨识故障,在轻度、中度和重度故障程度下,使用任意一
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