矢功率谱与支持向量数据描述相结合在故障诊断中的应用研究  

Vector power spectrum and SVDD applied to in machine fault diagnosis

作　　者：李凌均[1] 孔维峰[1] 李朋勇[1] 李卫鹏[1] 

机构地区：[1]郑州大学振动工程研究所,郑州450001

出　　处：《机械设计与制造》2011年第1期91-93,共3页Machinery Design & Manufacture

基　　金：国家自然科学基金(50675209);河南省自然科学基金(0611022400);河南省杰出人才创新基金(0621000500)资助项目

摘　　要：与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面。为了解决智能监测和故障诊断中故障样本缺乏的问题,提出一种矢功率谱与支持向量数据描述(support vectordata description,SVDD)相结合的单分类方法。将该方法应用于转子试验台模拟的故障诊断中,实验结果表明,该方法是有效的。Compared with the traditional power spectrum,the vector power spectrum can fuse the power information from different channels,and reflect more comprehensive information.In order to solve the problem of insufficient fault samples in intelligent monitoring and fault diagnosis,a one-class classification method combined Vector Power Spectrum and support vector data description（SVDD） is proposed.Applying this method to the simulated fault diagnosis of rotor tester,the test result shows that this method is effective.

关 键 词：矢功率谱 支持向量数据描述 单分类 故障诊断 

分 类 号：TH165.3[机械工程—机械制造及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]