经验模态分解结合包络谱LSSVM的滚动轴承故障诊断

摘要：

针对滚动轴承故障诊断问题,提出了经验模态分解(EMD)包络谱分析结合最小二乘支持向量机(LSSVM)方法用于滚动轴承的故障诊断;EMD具有自适应性,可以有效分析非平稳,非线性信号;利用EMD将轴承信号分解为由高频到低频的固有模态函数(IMF),选取前4个主要包含轴承故障频率的IMF函数进行包络谱分析,采用每个分量函数的特征频率和轴承的时域特征作为轴承故障的识别特征,结合LSSVM方法建立轴承故障诊断定性识别模型;结果表明:单独采用频率特征的LSSVM判别模型无法实现轴承故障的准确识别,其正确识别率仅为82.5％;采用频率特征结合时域特征的LSSVM模型可以实现轴承故障类型的100％准确识别;EMD包络谱分析结合模式识别的方法可以实现轴承故障类型的有效识别.

关键词：滚动轴承、故障诊断、经验模态分解、包络谱分析、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：TH133.33;TP39

资助基金：国家自然科学基金项目21265006

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-52,56