基于EMD与JADE的设备状态特征提取方法

摘要：

针对机械设备在不同状态下振动信号频率特性的差异,基于经验模式分解(EMD)与特征矩阵联合近似对角化的方法提取设备状态特征参数.采用EMD将信号分解为不同频率成分,计算不同频段信号的频域相关系数,构造信号谱相关特征矩阵,运用联合相似对角化方法对特征矩阵降维,提取设备状态特征参数,研究机械设备故障诊断方法.使用实验实测信号进行验证,并基于支持向量机方法对滚动轴承4种状态特征进行识别,结果表明,该方法提取的特征参数分类正确率达到95％以上,可以有效表征设备状态.

关键词：特征提取、故障诊断、经验模态分解、特征矩阵联合相似对角化、谱相关、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TH133.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目11274300;安徽省教育厅基金资助重点项目KJ2013A010;安徽省自然科学基金资助项目1408085ME81

在线出版日期：2015-09-07（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：305-309