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基于残余动量时频特征和SVM的机械臂故障分类

作者:王帅; 邵丹璐; 王凌; 张云; 王斌锐机械臂残余动量故障检测故障分类支持向量机

摘要:针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的分类,将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量;搭建ADAMS机械臂虚拟样机,分析故障引起的残余动量特征值变化情况;虚拟样机与Matlab/Simulink进行联合仿真和支持向量机故障分类器训练,测试表明采用时频特征向量得到的故障分类准确率为98%;在工业机械臂上开展了碰撞故障实验,得到的故障分类结果表明,基于残余动量时频特征和支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.

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中国计量大学学报

《中国计量大学学报》(CN:33-1401/TB)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国计量大学学报》以刊登有一定创见性的科学技术研究论文为主,并适当刊登有价值的学科前沿、新技术发展的综合评述类文章。学报努力体现“以计量为特色,多学科协调发展”的办刊宗旨。

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