基于EMD和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的状态特征向量,通过建立Mahalanobis距离判别函数判断滚动轴承的工作状态和故障类型.实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断.

关键词：EMD、滚动轴承、故障诊断、奇异值分解、距离判别函数

所属期刊栏目：19

分类号：TH113

资助基金：国家自然科学基金50275050;高等学校博士学科点专项科研项目20020532024

在线出版日期：2004-07-22（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：204-209