【摘 要】
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基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)方法是一种新的模式识别方法,它认为特征值之间具有内在的关系,并通过这种特征值的内在关系建立数学模型,然后进行分类.本文将VPMCD方法、经验模态分解(EMD)方法和奇异值相结合应用于滚动轴承故障诊断中.首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,得到若干个IMF分量,将IMF分量组成特征向量矩阵,并计算该矩阵的奇异值,然后将奇异值作为特征值建立VPMCD模型,采
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙410082
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
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基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)方法是一种新的模式识别方法,它认为特征值之间具有内在的关系,并通过这种特征值的内在关系建立数学模型,然后进行分类.本文将VPMCD方法、经验模态分解(EMD)方法和奇异值相结合应用于滚动轴承故障诊断中.首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,得到若干个IMF分量,将IMF分量组成特征向量矩阵,并计算该矩阵的奇异值,然后将奇异值作为特征值建立VPMCD模型,采用VPMCD分类器来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,VPMCD方法可以有效地对滚动轴承的工作状态、故障类型进行分类.
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