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题名改进MBCV法在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：5
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作者
吴超
崔玲丽
张建宇
王鑫
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机构
北京工业大学材料与制造学部
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期942-948,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52075008)。
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文摘
针对传统最大类间方差法(Maximum Between‑Class Variance,MBCV)在分离轴承故障信号过程中存在的分割阈值适应性差、分离效果不佳的问题,提出一种基于MBCV动态阈值曲线的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过MBCV法获得频谱均分子区间的各分割阈值,然后高阶拟合各部分阈值进而获得动态阈值曲线,再通过调整优化频谱分段数量并以分离信号与原信号之间的均方根误差最小化为目标确定最优阈值曲线;依据最优动态阈值曲线将信号频谱分割为高、低两部分,对低幅值部分进行傅里叶逆变换及平方包络谱分析进而诊断故障。此方法能有效消除强干扰成分,最大化提取轴承故障特征。实验分析结果表明,相比于传统MBCV法,该方法提取的故障特征更加明显。
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关键词
故障诊断
轴承
mbcv算法
阈值曲线
平方包络谱
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Keywords
fault diagnosis
bearing
mbcv method
threshold curve
square envelope spectrum
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名一种改进的PSO-MBCV算法的车底阴影分割
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作者
付梦印
靳璐
王美玲
杨毅
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机构
北京理工大学自动化学院
复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期1439-1445,共7页
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基金
国家自然科学基金(91120003)
国家自然科学青年基金(61105092)
北京市自然科学基金(6101001)资助课题
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文摘
针对当前车底阴影分割算法在复杂环境下鲁棒性较差以及最大类间方差(maximum between-class variance,MBCV)多阈值分割算法不能自动确定阈值个数的问题,提出利用峰值自适应方法自动确定MBCV多阈值分割算法中阈值个数;然后,以阈值的个数为粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)中粒子的维数,提出了一种改进的PSO-MBCV算法的车底阴影分割。实验结果表明,该算法能有较低的误分类误差,能有效地分割出车底阴影。
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关键词
最大类间方差
峰值自适应方法
粒子群优化算法
误分类误差
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Keywords
maximum between-class variance（mbcv）
peak adaptive method
particle swarm optimization（PSO）algorithm
misclassification error（ME）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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