【摘 要】
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电机滚动轴承的振动信号往往能反映轴承的运行状态,因此提取电机滚动轴承振动信号的特征量是非常关键的,也是轴承故障研究的热点问题.首先对电机滚动轴承振动信号进行降噪等预处理,并对预处理的振动信号建立威布尔分布模型,验证模型的恰当性;然后求取威布尔分布模型的尺度参数和形态参数,并估计出其数字特征量均值、方差、二阶原点矩、三阶中心矩、中位数和偏度;最后将估计出的特征信号输入SVM模式识别器进行故障诊断和模式识别,识别结果表明,威布尔分布模型的尺度参数、均值、二阶原点矩、中位数和偏度能很好地反映轴承的运行状态.实验
【机 构】
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湖南铁道职业技术学院轨道交通电务技术学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目(18C1527)。
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电机滚动轴承的振动信号往往能反映轴承的运行状态,因此提取电机滚动轴承振动信号的特征量是非常关键的,也是轴承故障研究的热点问题.首先对电机滚动轴承振动信号进行降噪等预处理,并对预处理的振动信号建立威布尔分布模型,验证模型的恰当性;然后求取威布尔分布模型的尺度参数和形态参数,并估计出其数字特征量均值、方差、二阶原点矩、三阶中心矩、中位数和偏度;最后将估计出的特征信号输入SVM模式识别器进行故障诊断和模式识别,识别结果表明,威布尔分布模型的尺度参数、均值、二阶原点矩、中位数和偏度能很好地反映轴承的运行状态.实验
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