10.3969/j.issn.1005-2992.2016.06.014
基于EMD重构和SVM的滚动轴承 故障诊断方法研究
针对滚动轴承振动信号非平稳性和故障特征难以提取的问题,提出一种基于经验模态分解重构和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,采用经验模态分解,将滚动轴承振动信号分解成一系列固有模态函数;其次,根据伪固有模态函数剔除法选取对故障特征敏感的模态函数进行信号重构;最后,以重构信号的有效值和峭度值作为支持向量机分类器的输入来识别滚动轴承的工作状态和故障类型.试验结果表明,该方法能有效地识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,具有很高的工程实用价值.
经验模态分解、固有模态函数、支持向量机、滚动轴承、故障诊断
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TH17;TH133.33
2017-02-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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