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一种基于小波包变换和监督NPE的滚动轴承故障诊断方法

A Bearings Fault Diagnosis Method Based on WPT and Supervised NPE

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为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型.首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集.然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB).为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示.最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断.采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性.

董飞、俞啸、丁恩杰、吴守鹏

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中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏 徐州 221008

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏 徐州 221008

徐州医科大学医学信息学院,江苏 徐州 221009

故障诊断 敏感特征 小波包变换 朴素贝叶斯 K近邻

国家重点研发计划国家重点研发计划国家重点基础研究发展计划(973)

2017YFC08044002017YFC08044012014CB046300

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(3)
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