本文主要研究内容
作者高亚娟,陈磊,林辉翼,韩捷（2019）在《全矢ITD和KPCA结合的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对在滚动轴承故障检测和诊断中获取的单通道信息不全面、不准确等问题,提出了全矢本征时间尺度分解(ITD)和核主元分析(KPCA)相结合的方法以进行故障检测与诊断。首先采用全矢ITD对正常运行状态下的同源双通道原始样本数据进行信息融合,得到全矢融合后的主振矢数据,并建立KPCA模型,克服了单通道振动信号信息不完整的缺点。然后运用KPCA模型对待测样本数据进行在线监控,当该模型的T2和SPE统计量超过已设定的控制限时,采用全矢Hilbert包络分析提取故障数据的特征频率以进行故障诊断。实验结果表明,该方法既能较好地检测出滚动轴承的运行状态,又能准确有效地诊断故障类型。
Abstract
zhen dui zai gun dong zhou cheng gu zhang jian ce he zhen duan zhong huo qu de chan tong dao xin xi bu quan mian 、bu zhun que deng wen ti ,di chu le quan shi ben zheng shi jian che du fen jie (ITD)he he zhu yuan fen xi (KPCA)xiang jie ge de fang fa yi jin hang gu zhang jian ce yu zhen duan 。shou xian cai yong quan shi ITDdui zheng chang yun hang zhuang tai xia de tong yuan shuang tong dao yuan shi yang ben shu ju jin hang xin xi rong ge ,de dao quan shi rong ge hou de zhu zhen shi shu ju ,bing jian li KPCAmo xing ,ke fu le chan tong dao zhen dong xin hao xin xi bu wan zheng de que dian 。ran hou yun yong KPCAmo xing dui dai ce yang ben shu ju jin hang zai xian jian kong ,dang gai mo xing de T2he SPEtong ji liang chao guo yi she ding de kong zhi xian shi ,cai yong quan shi Hilbertbao lao fen xi di qu gu zhang shu ju de te zheng pin lv yi jin hang gu zhang zhen duan 。shi yan jie guo biao ming ,gai fang fa ji neng jiao hao de jian ce chu gun dong zhou cheng de yun hang zhuang tai ,you neng zhun que you xiao de zhen duan gu zhang lei xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械设计与制造的高亚娟,陈磊,林辉翼,韩捷，发表于刊物机械设计与制造2019年04期论文，是一篇关于核主元分析论文,全矢谱论文,故障诊断论文,滚动轴承论文,信息融合论文,机械设计与制造2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械设计与制造2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：核主元分析论文; 全矢谱论文; 故障诊断论文; 滚动轴承论文; 信息融合论文; 机械设计与制造2019年04期论文;