ISSN1000 3762 CN41 1148/TH
轴承2016年5期 Bearing 2016 , No. 5
双谱分析和支持向量机在转盘轴承故障
诊断中的应用陈捷，孙英平，洪荣晶，封杨
210009
（南京工业大学机械与动力工程学院，南京
5357
摘要：针对转盘轴承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点，提出了一种双谱分析和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先采用双谱分析提取特征向量，然后利用支持向量机对转盘轴承正常、外图故障、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂4种状态进行分类和识别。结果表明：该方法分类结果的总体准确率为86%，基本有效可行，但精度仍需进一步提高。
关键词：转盘轴承；故障诊断；双谱分析；支持向量机
中图分类号：TH133.33;TN911.7
文献标志码：B
文章编号：10003762(2016)05005305
ApplicationofBispectrumAnalysisandSupportVectorMachinein
Fault Diagnosis for Slewing Bearings Chen Jie,Sun Yanping, Hong Rongjing, Feng Yang
( College of Mechanical and Power Engineering, Nanjing Tech University , Nanjing 210009 , China)
Abstract : The slewing bearings are characterized with small fault samples, weak signals and difficult extraction, a fault diagnosis method is proposed based on bispectrum analysis and support vector machine ( SVM ). Firstly , the feature vector is extracted by using bispectrum analysis. Then the normal state, outer ring fault, single bolt fracture and multi-ple bolt fracture of slewing bearings are elassified and identified by using SVM. The results show that the classification result has a total accuracy of 86% . The method is essentially effective and feasible, but the precision still need to im-prove
Key words : slewing bearing; fault diagnosis; bispectrum analysis; support vector machine
转盘轴承是连接两大型相对回转体的关键部
收稿日期：2015-09-11;修回日期：2015-12-13 基金项目：国家自然科学基金项目（51375222）
作者简介：陈捷（1971一），女，教授，研究方向为机械故障诊断，Email:820967156@qq.com。
通信作者：孙炎平（1992一），男，硕士研究生，研究方向为
机械电子工程，Email:953603074@qq-com。[5]
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件，广泛应用于风力发电、工程机械、港口机械、海洋平台等领域]。与普通轴承相比，转盘轴承具有尺寸大、转速低、承载复杂等特点，而且其工作环境恶劣，安装、润滑及维修都非常不便，一且发生故障将造成严重损失，因此对转盘轴承进行监测和故障诊断意义重大。
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（编辑：张旭）