检索结果-内蒙古大学图书馆

Bearing fault diagnosis using a novel coding-statistic feature combined with NNC

JOURNAL OF VIBROENGINEERING 2022年第5期24卷 848-861页

作者： Qiu, Mingquan Zhao, Zebo Guizhou Minzu Univ Sch Mechatron Engn Guiyang Peoples R China

The failures of rolling bearings usually cause the breakdown of rotating machinery. Therefore, bearing fault diagnosis is receiving more and more attentions. In this paper, a new coding-statistic feature is proposed for bearing fault diagnosis. Firstly, a waveform coding matrix (WCM) is drawn from each signal using a coding algorithm then a statistical feature is extracted from the WCM with a pre-defined dictionary. Secondly, all statistical features are processed using two-dimensional principal component analysis (2DPCA) to reduce redundant information and dimensionality. Finally, a nearest neighbor classifier (NNC) is employed to classify the bearing faults. Two bearing fault classification problems are utilized to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. Experimental results show that an excellent performance could be accomplished with the proposed scheme.

关键词： bearing fault diagnosis waveform coding coding-statistic feature

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