一种多工况的滚动轴承损伤状态识别方法

摘要：

针对多工况条件下的滚动轴承损伤状态识别问题,本文提出基于CEEMD能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法.将振动信号经CEEMD分解为系列的IMF分量,选取其中包含滚动轴承特征频率的IMF分量,运用改进的希尔伯特变换求得IMF分量的边际谱,并利用阶次跟踪方法消除不同转速对损伤状态的影响,同时采用能量熵加强对各损伤状态的识别能力.最后使用特征阶次幅值和能量熵构建诊断特征向量,采用遗传算法优化的支持向量机对损伤状态进行识别.试验结果表明,基于能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法精度较高,是一种有前途并且非常有效的多工况损伤状态识别方法.

关键词：损伤识别、阶次跟踪、CEEMD能量熵、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51409238

在线出版日期：2015-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71