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滚动轴承故障模式识别方法现状分析
  • ISSN号:1006-1355
  • 期刊名称:《噪声与振动控制》
  • 时间:0
  • 分类:TB53[理学—物理;理学—声学;一般工业技术] TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]军事交通学院汽车工程系,天津300161, [2]天津大学机械工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(基金编号:50975202)
中文摘要:

在提取滚动轴承故障特征后,如何设计合理的分类器对滚动轴承进行故障模式识别是故障诊断的关键步骤。分别介绍了粗糙集模式识别中的变精度粗糙集、统计模式识别中的最小二乘支持向量机、模糊模式识别中的模糊C均值聚类算法。分析各种方法的基本原理、应用和特点。研究发现,多种故障模式识别方法的融合运用是今后研究的重点方向。

英文摘要:

After Extracting the rolling bearing fault features,how to design a reasonable classification of rolling element bearing fault pattern recognition is a key step of the fault diagnosis.The variable precision rough set of rough set pattern recognition,the least squares support vector machine of statistical pattern recognition,and the fuzzy means clustering algorithm of fuzzy pattern recognition were introduced respectively.The basic principles,applications and features of the various methods are analyzed.The study has found that combination of different methods of fault pattern recognition method would become a new research focus for fault future extracfion of bearing.

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期刊信息
  • 《噪声与振动控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国声学学会
  • 主编:严济宽
  • 地址:上海华山路1954号交通大学
  • 邮编:200030
  • 邮箱:NVC@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932221
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-1355
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1346/TB
  • 邮发代号:4-672
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:8372