基于ARMA模型双谱分布与FCM方法的轴承故障识别

作者：徐红波; 陈国华; 王新华

来源：华南理工大学学报(自然科学版), 2012, (07): 78-82+89.

• 故障识别
• 轴承
• ARMA模型
• 双谱
• 模糊c均值 fault identification
• bearing
• ARMA model
• bispectrum
• fuzzy c-means

针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型双谱分布特征与模糊c均值(FCM)聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型;然后,对ARMA模型进行双谱分析;最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.

• 出版日期2012
• 单位华南理工大学; 广州市特种机电设备检测研究院