文献类型：期刊文章

作　　者：朱兴统[1,2]

ZHU Xing-tong(School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong 510006,China;School of Computer,Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming Guangdong 525000,China)

机构地区：[1]广东工业大学自动化学院,广东广州510006 [2]广东石油化工学院计算机学院,广东茂名525000

出　　处：《装备制造技术》

基　　金：广东省自然科学基金(No.2018A030307038)。

年　　份：2020

卷　　号：0

期　　号：2

起止页码：24-27

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：轴承振动信号具有不平稳和不规则性,难以通过振动信号分析直接进行故障诊断,提出一种基于小波包分解和K最近邻算法的轴承故障诊断方法。首先利用小波包分解轴承原始振动信号,接着对分解得到的频带信号计算样本熵值,将其构建特征向量,最后利用K最近邻算法进行轴承故障诊断。并采用美国CWRU轴承数据集进行仿真实验,故障诊断效果良好,准确率为95%。

关 键 词：轴承 故障诊断 K最近邻算法 小波包分解

分 类 号：TH133.33]