一种滚动轴承振动信号自适应数据级融合方法

摘要：

传感器信号的充分利用对于设备和零件的状态监测具有重大意义.为了通过采集的多源振动信号得到设备和零件的完备退化信息,提出一种自适应加权数据级融合方法.首先对振动信号进行预处理,然后以K最近邻算法的分类结果作为粒子群优化算法的适应度函数,通过不断迭代,寻找多源传感器融合的最佳权重.对多源传感器融合系统、多源传感器融合方法以及滚动轴承的故障诊断进行了研究,最后在滚动轴承的全寿命周期数据集上进行试验验证,证明该方法实现了多源传感器采集数据的有效利用,能够完备反映滚动轴承的故障特征,对振动信号的故障诊断和寿命预测具有长远意义.

关键词：多源传感器、粒子群优化算法、K最近邻、数据级融合

所属期刊栏目：51

分类号：TP206;TN911.7(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-02-24（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：98-103