基于图像形状特征和 LLTSA 的故障诊断方法

摘要：

针对滚动轴承故障诊断问题，提出了一种基于图像形状特征和线性局部切空间排列（LLTSA）的故障诊断方法。首先采用 SDP（Symmetrized Dot Pattern）方法对时域信号进行变换，得到极坐标空间下的雪花图像，在分析图像特点的基础上，从图像处理的角度初步提取出图像的形状特征；然后利用 LLTSA 对初步提取的特征进行维数约简以提取低维特征；最后采用支持向量机（SVM）对低维特征进行分类评估。滚动轴承的故障诊断实验表明图像形状特征能够表征轴承的状态，经 LLTSA 约简后特征数据的复杂度得到降低，且具有更好的聚类效果，而 SVM对轴承4种状态的识别率也达到了100％，验证了该方法的有效性。

关键词：SDP、形状特征、线性局部切空间排列、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TH165.3

资助基金：军内科研项目

在线出版日期：2016-06-13（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：172-177