基于系统信息融合的滚动轴承故障模式识别

摘要：

基于滚动轴承故障模式识别的随机性、灰色性和模糊性特征,从信息融合的角度出发,提出了一种融合框架.首先针对这三方面的信息分别从小波域、幅域和频域构造特征向量;然后借助于D-S证据理论,在基于概率统计的隐马尔科夫模型的诊断结果基础之上,进一步融合从系统灰色性和模糊性观点出发所得的诊断信息,从而实现滚动轴承故障模式的多角度信息融合识别;最后,利用该融合框架对实测滚动轴承故障数据进行了识别.结果表明,基于系统随机性、灰色性和模糊性信息融合的识别方法较基于系统单一性信息的识别方法能够进一步提高模式分类的正确率.

关键词：信息融合、模式识别、滚动轴承、隐马尔科夫模型、灰关联度、模糊识别

所属期刊栏目：31

分类号：TH133;TH137

在线出版日期：2011-10-21（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：372-376