【摘 要】
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针对当前船用泵电机轴承早期故障状态难以识别、监测自动化程度低并且监测效率不高等问题,本文设计了一种基于Labview的船用泵电机轴承状态监测系统。首先,提取了轴承正常状
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0307800-03)资助
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针对当前船用泵电机轴承早期故障状态难以识别、监测自动化程度低并且监测效率不高等问题,本文设计了一种基于Labview的船用泵电机轴承状态监测系统。首先,提取了轴承正常状态下的时域、频域以及时频域信号特征,构建了混合域特征集,并对该特征集进行降维。使用降维后的特征集训练正常状态下隐马尔可夫模型,将全寿期的轴承信号特征输入正常的隐马尔可夫模型中,通过模型的输出值对轴承的状态进行监测。最后,进行实验验证,实验结果表明,该系统能够在轴承故障早期给出故障警报,指导进行预防性维修,为监测船用泵健康状态技术工程化应用奠
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