文献类型：期刊文章

作　　者：康守强[1] 胡明武[1] 王玉静[1] 谢金宝[1] V.I.Mikulovich[2]

KANG Shouqiang;HU Mingwu;WANG Yujing;XIE Jinbao;V.I.Mikulovich(School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,Heilongjiang Province,China;Belarusian State University,Minsk 220030,Belarus)

机构地区：[1]哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江省哈尔滨市150080 [2]白俄罗斯国立大学,白俄罗斯明斯克220030

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(51805120;51305109);黑龙江省本科高校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2017091);哈尔滨理工大学青年拔尖创新人才资助项目(201511)~~

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：3

起止页码：764-772

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚动轴承各状态振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数,对其构成的矩阵进行奇异值分解求奇异值及奇异值熵,再结合振动信号的时域、频域特征构造多特征集。同时引入半监督迁移成分分析方法(semisupervised transfer component analysis,SSTCA),并对其核函数进行多核构造,将不同工况样本特征共同映射到一个共享再生核Hilbert空间,进而提高数据类内紧凑性和类间区分性。采用最大均值差异嵌入法选择更有效的数据作为源域,将源域特征样本输入支持向量机(supportvectormachine,SVM)进行训练,测试映射后的目标域特征样本。实验表明,所提多核SSTCA-SVM方法与其他方法相比较,在变工况下滚动轴承多状态分类中具有更高准确率。

关 键 词：变工况 滚动轴承 半监督迁移成分分析(SSTCA)  迁移学习  变分模态分解(VMD)  

分 类 号：TH133.33]