基于局部特征尺度分解和核最近邻凸包分类算法的滚动轴承故障诊断方法

作者：杨宇; 曾鸣; 程军圣

来源：振动工程学报, 2013, (01): 118-126.

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2013.01.007

• 滚动轴承
• 故障诊断
• 局部特征尺度分解
• 核最近邻凸包分类算法
• 奇异值分解 roller bearings
• fault diagnosis
• local characteristic-scale decomposition
• kernel nearest neighbor convex hull classification algorithm
• singular value decomposition

提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后将这些ISC分量组成初始特征向量矩阵,再对该矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征向量并输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断滚动轴承的工作状态和故障类型。LCD方法是一种新的自适应时频分析方法,非常适用于...

• 单位
  湖南大学; 汽车车身先进设计制造国家重点实验室