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1、基于小波包分解的滾動軸承故障信號頻域特征提取方法研究丘世因，袁銳波(昆明理工大學機電工程學院，云南昆明650500)ResearchoftheRollingElementBearingFaultSignalFrequencyDomainFeatureExtractionMethodBasedontheWaveletPacketDecompositionQIUShi—yin，YUANRui—bo(FacultyofMechanicalandElectricalEngineering，KunmingUniversityofScie
2、nceandTechnology，Kunming650500，China)摘要：對軸承故障信號進行3層小波包分解，重cientsbywhichthebearingfaultsignalswerere—構(gòu)第3層所有節(jié)點，提取重構(gòu)信號頻譜的峰值作為constructed．Thepeakvaluesextractedfromthe故障特征點并構(gòu)成特征空間，計算特征空間的平均reconstructingsignalspectrumconstructedafea—歐氏距離，平均歐氏距離最小時對應的節(jié)點即為最turespace．Then，
3、theminimumaverageEuclidean優(yōu)小波包節(jié)點，重構(gòu)最優(yōu)節(jié)點得到最優(yōu)重構(gòu)信號并distancecalculatedfromthefeaturespaceindicated從中提取特征點構(gòu)成最優(yōu)特征空間，最后，對最優(yōu)特theoptimalwaveletpacketnode．Theoptimalfea—征空間進行K均值聚類。對4種轉(zhuǎn)速下軸承的4turespacecouldbeconstructedbythefeature種狀態(tài)進行特征提取與模式識別試驗，結(jié)果表明，運pointsextractedfromthesi
4、gnalsreconstructedby用該方法能有效提取軸承故障的特征，并使故障特theoptimalwaveletpacketnodes．Finally，theopti—征空間具有最低的類內(nèi)離散度，獲得了較高的模式malfeaturespacewasusedfortheK—meansclus—識別準確率。tering．Thefeatureextractionandpatternrecogni—關(guān)鍵詞：軸承故障；特征提取；小波包分解；最優(yōu)tiontestofthefourkindsofbearingconditionsun—
5、節(jié)點；K均值聚類；模式識別derfourkindsofrotationspeedswasdetailed．The中圖分類號：TH133；TP391testresultsshowthismethod，whichcanextract文獻標識碼：Athebearingfaultfeatureefficientlyandmakethe文章編號：1001—2257(2014)05—0012—05faultfeaturespacehavethe1owestwithin—classAbstract：Firstofall，thebearing
6、faultsignalsscatter，wonsahighpatternrecognitionaccuracy．weredecomposedintothreelayerswaveletcoeffi一Keywords：bearingfault；featureextraction；waveletpacketdecomposition；optimalnode；K—收稿日期：2013—11—06基金項目：云南省自然科學基金重點項目(2010CD030)meansclustering；patternrecognitiontirecath
7、eterinsertion：algorithmsandexperiments[J]．TheInternationalJournalofRoboticsResearch，[J]．TheInternationalJournalofRoboticsResearch，2010，29(13)：1661—1683．2009，28(9)：I101—1117．[9]SearsP，DupontP．AsteerableneedletechnologyusingE7]CaminoWW．Activetipcontrolforsmalldiameter
8、curvedconcentrictubes[A]．IEEE／RSJInternationalcatheters：Powertransmissionandtransductionre～ConferenceonIntelligentRobotsandSystems[C]．quir
