一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法.pdf
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一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法.pdf
本发明公开了一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法,包括如下步骤:步骤1.选择形态学函数的结构元素;步骤2.优化形态学函数平滑频谱的平滑速度;步骤3.构建尺度空间平面;步骤4.通过Ostu方法、半正态分布法或均值法确立尺度空间曲线阈值,进而对尺度空间曲线进行二分类处理,对边界点进行筛选,最后划分频带;步骤5.频带划分完成后,使用EWT算法进行信号分解,进而进行包络解调得到包络图,根据包络图判断出轴承的故障类型。本发明属于先验算法,省去了频带初次划分后再合并频带的时间,提高了算法的计算效率,同时该
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本发明涉及一种基于改进广义S变换的轴承故障诊断方法,包括以下步骤:将加速传感器安装在旋转机械装置上,利用加速度传感器对振动进行测量,获得振动信号;根据轴承型号,设定原始的调节参数k为1,将所述振动信号输入至设定好的广义S变换S(t,f,k)进行分析,其中t为时间序列,f为采样频率等;本发明通过设置初始的广义S变换并计算得到轴承各种故障类型的标准拥挤度;采集同一轴承的振动数据,计算信号的拥挤度,通过对拥挤度的判断进行相应的参数调节,通过全局最佳分辨率的对比确定最优调节参数,进行改进广义S变换分析,分析效果最
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本发明涉及一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法,属于故障检测技术领域。针对轮对轴承信号存在的不确定性,该方法先对采集到的原始信号进行分布类型检验,根据检测结果针对不同分布类型使用不同的概率包络建模方法进行建模,接着针对概率包络模型的几何形状对其进行特征提取,最后将特征向量作为输入,采用支持向量机(SVM)进行模型训练,得到诊断模型,输入测试集判断故障类型。该方法引入概率包络理论,有效地利用概率包络处理不确定性问题的优势,防止了特征提取时的信息丢失现象,该方法不仅在列车轮对轴承故障上具有较好的应用性,而且