摘要: 针对工程应用中振动传感器安装困难、故障特征向量存在冗余等应用问题,提出了一种基于噪声信号美尔倒谱(MFCC)与补偿距离评估(CDET)的滚动轴承故障诊断方法。将机器运行噪声信号作为轴承状态监测信号,提取机器运行噪声信号的MFCC作为诊断特征,采用CDET算法对所提取的MFCC特征进行降维,最后将CDET降维后的MFCC特征向量作为支持向量机(SVM)的输入进行模式分类,并与传统基于PCA的降维算法进行比较研究。实验结果表明:噪声诊断中CDET降维具有更优的降维效果,基于MFCC与CDET的滚动轴承故障诊断能够准确、有效地识别轴承故障类型。
王前, 王刚, 蒋晗晗, 陈尚卿. 基于MFCC与CDET的滚动轴承故障诊断方法研究[J]. 控制工程, 2019, 26(9): 1682-1686.
WANG Qian, WANG Gang, JIANG Han-han, CHEN Shang-qing. Study on Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on MFCC and CDET[J]. Control Engineering of China, 2019, 26(9): 1682-1686.