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一种基于小波包变换和监督NPE的滚动轴承故障诊断方法

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【作者】 董飞俞啸丁恩杰吴守鹏

【Author】 DONG Fei;YU Xiao;DING En-jie;WU Shou-peng;School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology;IOT Perception Mine Research Center,China University of Mining and Technology;School of Medicine Information,Xuzhou Medical University;

【机构】 中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心徐州医科大学医学信息学院

【摘要】 为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型。首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集。然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB)。为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示。最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断。采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性。

【基金】 国家重点研发计划—矿山安全生产物联网关键技术与装备研发(2017YFC0804400,2017YFC0804401);国家重点基础研究发展计划(973)—深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究(2014CB046300)
【所属期刊栏目】 理论与方法研究 (2020年03期)
  • 【DOI】10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.03.007
  • 【分类号】TP181;TH133.33
  • 【下载频次】98
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