基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断

摘要：

针对重庆轻轨铸钢支座系统故障诊断中缺乏故障样本的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量数据描述(SVDD)的故障诊断方法.对采集到的振动脉冲响应信号进行EMD分解,提取第一、第二模态的能量和平均值作为特征输入到SVDD分类器进行训练和分类.实验结果表明,采用EMD分解后提取的特征能有效地浓缩故障信息,使SVDD分类器具有分类效果好、计算效率高等优点.

关键词：支持向量数据描述、铸钢支座系统、经验模态分解、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2007BAG06B06;重庆大学自然科学青年基金

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：236-238,250