基于MFCCS和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断

摘要：

将梅尔倒谱和系数(MFCCS)与改进的基于变量预测模型的模式识别算法(VPMCD)相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法.将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)应用到轴承故障诊断领域,提出了适用于滚动轴承故障识别的特征参数梅尔倒谱和系数.同时,采用主成分分析(PCA)方法来解决VPMCD方法中求解得到的预测模型方程系数与理想系数存在偏差的问题.然后,使用改进的VPMCD算法对特征参数进行训练,再利用预测模型对待诊断样本数据进行模式识别和诊断,并用实验室模拟试验台的数据,对该方法进行了验证,实验结果能够有效区分轴承的故障种类,证明了方法的有效性.

关键词：梅尔倒谱和系数、基于变量预测模型的模式识别算法、主成分分析、滚动轴承、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TH165+.3;TH133.3

资助基金：国家自然科学基金项目51375037,51135001

在线出版日期：2016-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26