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基于AR模型和KFDA的滚动轴承故障诊断
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：华中科技大学学报(自然科学版)
  • 时间：0
  • 页码：213-216
  • 语言：中文
  • 分类：TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]湖南工业大学电气与信息工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60774069);湖南省自然科学基金资助项目(06JJ2064);湖南省科技厅基金资助项目(2007FJ4142);湖南省教育厅基金资助项目(07C005)
  • 相关项目：基于不完备信息处理的包装过程故障诊断方法研究
作者： 李健宝|彭涛|
关键词： 故障诊断, 模式识别, 自回归模型, 核费舍尔判别分析, 滚动轴承
中文摘要：

提出了基于时间序列参数模型和核Fisher判别分析(KFDA)的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过自相关算法对轴承振动信号建立自回归(AR)模型,将自回归模型的参数作为特征向量并映射到高维核空间.然后在高维核空间中进行Fisher判别分析,求出Fisher判别分析的最优投影向量以及各类状态的Fisher判别值.最后获取未知状态轴承的高维核空间特征向量,求出其在最优投影向量上的投影值,通过与判别值进行距离判别来识别轴承所处的状态.实验结果验证了所用方法的有效性.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013