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10.3969/j.issn.1004-373X.2015.13.015

基于局部均值分解和K近邻算法的滚动轴承故障诊断方法

引用
将局部均值分解(LMD)和K近邻(KNN)算法结合起来对滚动轴承进行了故障诊断。首先,将LMD应用在轴承振动信号的分解,故障信息被包含在不同的PF分量中,对每个PF分量从时域和频域两个方面进行特征值提取。针对获得的高维特征向量进行PCA降维,最后在低维空间里,基于KNN算法,实现样本状态分类。实验结果表明,不同故障类型的滚动轴承样本均能被正确诊断。

滚动轴承、局部均值分解、K近邻算法、特征提取、故障诊断

TN911-34

2015-07-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

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1004-373X

61-1224/TN

2015,(13)

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