【摘 要】
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由于单一传感器获取的振动信号具有片面性,采用全矢谱信息融合技术对滚动轴承信号进行特征提取,并与KPCA模型和AR时序预测方法相结合进行故障预测。首先,采用全矢谱技术提取
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目指导计划(13B603970.0);河南省高校重点学科开放实验室项目(PMTE201302A)
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由于单一传感器获取的振动信号具有片面性,采用全矢谱信息融合技术对滚动轴承信号进行特征提取,并与KPCA模型和AR时序预测方法相结合进行故障预测。首先,采用全矢谱技术提取实验数据中的特征主振矢;然后,采用KPCA方法对得到的特征主振矢进行融合,消除数据冗余,并建立全矢KPCA监控模型;最后,将测试样本输入全矢KPCA监控模型并输出T2和SPE统计量,将其值作为AR预测模型的输入,预测其变化情况,并根据其预测值超出KPCA监控模型的控制限与否来判断设备是否出现故障。实验结果表明,该方法既能较好地预测出滚动轴承
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