基于ARMA模型双谱分布与FCM方法的轴承故障识别

摘要：

针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型双谱分布特征与模糊c均值(FCM)聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型；然后,对ARMA模型进行双谱分析；最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.

关键词：故障识别、轴承、ARMA模型、双谱、模糊c均值

所属期刊栏目：40

分类号：TH215;TP301.6(起重机械与运输机械)

资助基金：国家科技支撑计划项目2009BAK58B02

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-82,89