基于plsa模型的滚动轴承故障检测 - 计算机应用研究.pdf

第３２卷第１０期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．１０ ２０１５年１０月　 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｏｃｔ．２０１５ 基于ｐＬＳＡ模型的滚动轴承故障检测 １ １，２ 朱韶平 ，樊晓平 （１．湖南财政经济学院信息管理系，长沙４１０２０５；２．中南大学信息科学与工程学院，长沙４１００７５） 摘　要：针对滚动轴承故障检测过程中训练样本收集难的问题，研究了视觉词袋模型和ｐＬＳＡ算法，提出了一种 基于概率潜在语义模型的滚动轴承故障检测新方法。为了减少计算复杂度，降低特征的维数，在利用小波包变 换提取滚动轴承故障特征后，引入视觉词袋模型将故障特征表示为视觉词袋特征的直方图；为了减少训练样本 收集的难度，解决小样本问题，进而运用ｐＬＳＡ模型对滚动轴承故障进行检测。实验结果表明，该方法缩短了训 练时间，提高了检测精度，具有一定的实用价值。 关键词：滚动轴承故障检测；小波包变换；视觉词袋模型；ｐＬＳＡ模型 中图分类号：ＴＰ２０７　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１３６９５（２０１５）１０２９９９０５ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１５．１０．０２９ ＦａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｓｂａｓｅｄｏｎｐＬＳＡｍｏｄｅｌ １ １，２ ＺｈｕＳｈａｏｐｉｎｇ，ＦａｎＸｉａｏｐｉｎｇ （１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０２０５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｄｅｒｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｉｎｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｓｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｌａｔｅｎｔｓｅｍａｎｔｉｃ（ｐＬＳＡ）ｍｏｄｅｌａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅ ｂａｇｏｆｖｉｓｕａｌｗｏｒｄｓｍｏｄｅｌａｎｄｐＬＳＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅ，ｉｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｂａｇｏｆｖｉｓｕａｌｗｏｒｄｓｍｏｄｅｌａｆｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｓｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｗｈｉｃｈｐｕｔｔｈｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｏｔｈｅｂａｇｏｆｖｉｓｕａｌｗｏｒｄｓｈｉｓｔｏｇｒａｍ．ＡｔｌａｓｔｉｔｕｓｅｄｐＬＳＡｍｏｄｅｌｔｏｄｅｔｅｃｔｆａｕｌｔｓｏｆｒｏｌｌｉｎｇｂｅａ ｒｉｎｇｓ，ｗｈｉｃｈｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｏｌｖｅｄｔｈｅｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅ ｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐＬＳＡｍｏｄｅｌｓｈｏｒｔｅｎｓｔｒａｉｎｉｎｇｔｉｍｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｓａｎｄｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏ