| 基于多特征融合与RF的球磨机滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 王进花,周德义,曹洁,李亚洁.基于多特征融合与RF的球磨机滚动轴承故障诊断[J].北京航空航天大学学报,2023(12):3253-3264. |
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| 作者姓名： | 王进花 周德义 曹洁 李亚洁 |
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| 作者单位： | 1. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;2. 甘肃省制造信息工程研究中心 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2020YFB1713600)；;国家自然科学基金(62063020)；;甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)~~； |
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| 摘 要： | 由于冶金工业工况复杂，很难从单一信号中获取高质量的故障特征，诊断效果不佳。针对直接使用电流和振动信号进行融合，不能体现2类信号在不同频段上的优势和彼此之间的互补信息，而影响诊断性能的问题，提出一种基于振动和电流信号的多特征互补融合故障诊断方法。将振动信号和电流信号的高频系数特征通过最大绝对值规则融合，形成体现高频段特征的互补特征；将振动信号和电流信号的低频系数特征通过稀疏表示（SR）融合，形成体现低频段特征的互补特征。通过定义由多特征组成的特征矩阵融合全频段特征，增强全局特征表征能力。采用递归特征消除法消除融合后的冗余特征，提高分类精度，结合随机森林（RF）对轴承故障状态进行分类。实验结果表明：所提方法相比基于振动信号和基于电流信号的诊断结果更加准确。
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| 关 键 词： | 特征融合 故障诊断 球磨机 特征提取 随机森林 |
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