文献类型：期刊文章

作　　者：李丽萍[1]

LI Liping(Teaching Quality Monitoring and Evaluation Office, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

机构地区：[1]西安邮电大学教学质量监控与评估办公室,陕西西安710121

出　　处：《微型电脑应用》

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：10

起止页码：125-127

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了解决当前轴承异常状态识别过程中存在的难题,提高轴承异常状态识别效果,提出了一种基于光纤传感的轴承异常状态识别方法。首先采用光纤传感技术获得轴承异常状态信号,并对轴承异常状态信号进行预处理,消除轴承异常状态信号中一些无用信息,然后将处理后的轴承异常状态信号输入到隐马尔科夫模型进行学习和训练,建立轴承异常状态识别的分类器,并对分类器参数进行优化,接着根据分类器进行轴承异常状态的识别,最后采用具体的实例进行了轴承异常状态识别的仿真测试。测试结果表明,这种方法的轴承异常状态识别正确率高,减少了轴承异常状态的漏识率和误识率,同时轴承异常状态识别时间短,加快了轴承异常状态识别速度,获得了理想的轴承异常状态识别结果。

关 键 词：光纤传感技术 轴承异常状态  分类器设计 信号预处理 经验模态分解算法  

分 类 号：TP181] TH133.3]