基于主成分分析的多源特征融合故障诊断方法

摘要：

目前故障诊断的实际应用中,因噪声的干扰,基于单传感器的故障诊断稳定性较差,很难达到满意的诊断精确度.提出了一种多传感器多特征数据融合的故障诊断方法.该方法利用多传感器从不同部位获取同一部件的运行状况,并通过构建多源特征融合模型,提高特征信息的抗干扰性,最后通过融合特征信息来完成部件的故障诊断.在将新方法应用于滚动轴承故障诊断的试验中,可以看到新方法能够获得较好的性能,比基于单传感器故障诊断的精确度更高.

关键词：多源信息融合、故障诊断、主成分分析、特征级、分类

所属期刊栏目：38

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：重庆自然科学基金项目2008BB2065;重庆理工大学青年基金项目2010ZQ21

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：268-270