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基于振动信号显著性序列的滚动轴承状态诊断方法研究

作者：刘志翔,朱明,付铭，等日期：2021-10-20/span> 浏览：1685 查看PDF文档

基于振动信号显著性序列的滚动

轴承状态诊断方法研究*

刘志翔1,朱明2,付铭2,梅杰2,徐惠3,4,聂德鑫3,4,李永祥1

(1.国网山西省电力公司电力科学研究院,山西太原 030001;

2.华中科技大学电子信息与通信学院,

湖北武汉 430074;

3.南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏南京 211106;

4.国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,湖北武汉 430074)

摘要:为提升基于时域信号的滚动轴承状态诊断准确率,提出了一种基于振动信号显著性序列的滚动轴承状态诊断方法。首先,将采集得到的振动信号归一化后进行了傅里叶变换,得到对数幅度谱和平均对数谱,并将二者相减获得了信号的谱残差;然后,对谱残差通过傅里叶逆变换映射回时间域,得到了信号的显著性序列;最后,将显著性序列输入到状态诊断模型中,对滚动轴承运行状态进行了分类,实现了对滚动轴承的状态诊断。实验及研究结果表明:相对于原振动信号,显著性序列可以有效地提高分类准确率,特别是对信噪比（SNR）较差的振动信号,如混有-6dB的高斯白噪声,以支持向量机（SVM）及卷积神经网络（CNN）分别作为状态诊断模型,显著性序列的状态诊断准确率较原振动信号可分别提高9%和10.75%;对于利用卷积神经网络的状态诊断模型,显著性序列还能有效缩短网络模型训练时间,提高系统的时效性。

关键词:振动信号;滚动轴承状态诊断;显著性序列;谱残差;机器学习

中图分类号:TH133.33文献标识码:A文章编号:1001-4551(2021)08-0944-08

本文引用格式:

刘志翔,朱明,付铭,等.基于振动信号显著性序列的滚动轴承状态诊断方法研究［J］.机电工程,2021,38(8):944-951.