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基于SPWVD识别的滚动轴承智能检测方法
被引:10
作者
:
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林勇
周晓军
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浙江大学现代制造研究所
周晓军
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杨先勇
张文斌
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机构:
浙江大学现代制造研究所
张文斌
机构
:
[1]
浙江大学现代制造研究所
来源
:
振动与冲击
|
2009年
/ 28卷
/ 09期
关键词
:
威格纳-维尔分布;
灰度共生矩阵;
人工免疫网络;
智能故障检测;
滚动轴承;
D O I
:
10.13465/j.cnki.jvs.2009.09.026
中图分类号
:
U472.9 [诊断和检测技术及其仪器设备];
学科分类号
:
摘要
:
为了探索基于振动谱图像模式识别的智能故障检测方法,以滚动轴承为对象,提出了用SPWVD分布来表征振动信号时频分布特性,利用SPWVD图像的GLCM及其特征统计量来提取故障特征。改进了人工免疫网络分类算法,通过人工免疫网络分类方法对故障样本特征统计量进行学习,形成记忆抗体集,进而对检验抗原进行故障分类识别,在故障特征信号干扰严重的情况下,取得了较BP神经网络好的检测准确率,验证了人工免疫网络良好的适应性。随着智能故障检测技术发展,基于图像模式识别的故障检测方法必将得到推广和应用,验证其在轴承故障监测中的可行性。
引用
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页码:86 / 90+216 +216
页数:6
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