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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于图像识别的齿轮故障诊断方法研究
  • 作者

    魏维格董辛旻韩捷郝旺身王成明

  • 单位

    郑州大学机械工程学院

  • 摘要
    以圆柱齿轮为对象,提出了基于双谱分析和图像识别的齿轮箱故障诊断方法。通过小波包双谱分析生成故障信号的双谱图,并通灰度共生矩阵的2阶特征统计量来表征双谱图特征。对于这些特征统计量,通过相关度的大小进行分类从而得到故障模式识别的输入特征向量。通过支持向量机(SVM)模式识别算法对这些特征集合进行分类,从而识别出相应的齿轮故障类型。实验证明在具有噪声的情况下,该方法取得了比较理想的识别率,验证了基于图像识别的齿轮箱故障诊断方法的可行性。
  • 关键词

    齿轮箱故障诊断小波包双谱分析灰度共生矩阵支持向量机(SVM)

  • 基金项目(Foundation)
    超深矿井提升装备的高提升能力创新结构设计(2014CB049402);
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