基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断

摘要：

针对如何提高滚动轴承故障诊断准确率的问题,提出一种基于平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,简称SPWVD)时频图纹理特征的故障诊断方法,对滚动轴承不同故障类型及故障程度进行识别.首先,采用SPWVD时频分析方法处理轴承故障振动信号,并获取时频图,从中提取选择表征能力优秀的特征参量作为故障特征;其次,将故障特征作为输入,结合支持向量机(support vectors machine,简称SVM)建立滚动轴承故障诊断模型;最后,采用轴承故障数据,比较SPWVD时频图纹理特征、维格纳-威利分布(Wigner-Ville distribution,简称WVD)时频图纹理特征和小波尺度谱图纹理特征3种故障特征的模式识别能力及准确率.分析结果表明,SPWVD时频图纹理故障特征分类效果最佳,敏感性最强,具有较高的故障诊断精度.

关键词：滚动轴承、故障诊断、特征提取、平滑伪维格纳-威利分布、纹理特征

所属期刊栏目：37

分类号：TN911.7;TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目51575143;黑龙江省自然科学基金资助项目E2016046

在线出版日期：2017-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：115-119