| 时域统计特征可视化优选方法及其滚动轴承故障诊断应用 | |
| 杨洪柏1,2; 张宏利2; 刘树林2 | |
| 2017-08-15 | |
| 发表期刊 | 机械设计与制造工程
 |
| ISSN | 2095-509X |
| 卷号 | 46期号:08页码:123-126 |
| 摘要 | 信号的时域统计特征是最早应用且最为简洁实用的特征参数。目前,用于模式识别的时域统计特征的选用多是基于经验或者不加选择地使用,识别正确率难以保证。针对这个问题,提出一种可视化的特征优选方法。该方法根据特征数据的轮廓图,分析各维特征数据的聚类特性,去除聚类性弱、对故障区分无益的冗余特征维度,仅保留聚类性强的特征维度用于故障识别。在轴承故障诊断实验中,对故障信号时域统计特征进行优选,并采用BP神经网络进行故障识别。实验结果表明,优选后故障识别率得到大幅度提高。 |
| 关键词 | 特征优选 模式识别 故障诊断 时域统计特征 滚动轴承 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金资助项目(51575331) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/138848 |
| 专题 | 国家开放大学上海分部 |
| 作者单位 | 1.上海开放大学理工学院; 2.上海大学机电工程与自动化学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学上海分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学上海分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨洪柏,张宏利,刘树林. 时域统计特征可视化优选方法及其滚动轴承故障诊断应用[J]. 机械设计与制造工程,2017,46(08):123-126. |
| APA | 杨洪柏,张宏利,&刘树林.(2017).时域统计特征可视化优选方法及其滚动轴承故障诊断应用.机械设计与制造工程,46(08),123-126. |
| MLA | 杨洪柏,et al."时域统计特征可视化优选方法及其滚动轴承故障诊断应用".机械设计与制造工程 46.08(2017):123-126. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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