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题名基于MFCCS和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断
被引量：1
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作者
袁洪芳
秦桂林
王华庆
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机构
北京化工大学信息科学与技术学院
北京化工大学机电工程学院
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出处
《测控技术》
CSCD
2016年第4期22-26,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51375037
51135001)
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文摘
将梅尔倒谱和系数(MFCCS)与改进的基于变量预测模型的模式识别算法(VPMCD)相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法。将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)应用到轴承故障诊断领域,提出了适用于滚动轴承故障识别的特征参数梅尔倒谱和系数。同时,采用主成分分析(PCA)方法来解决VPMCD方法中求解得到的预测模型方程系数与理想系数存在偏差的问题。然后,使用改进的VPMCD算法对特征参数进行训练,再利用预测模型对待诊断样本数据进行模式识别和诊断,并用实验室模拟试验台的数据,对该方法进行了验证,实验结果能够有效区分轴承的故障种类,证明了方法的有效性。
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关键词
梅尔倒谱和系数
基于变量预测模型的模式识别算法
主成分分析
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
MFCCS
VPMCD
PCA
rolling bearing
fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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