本文關(guān)鍵詞：基于CEEMDAN樣本熵與SVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：提出一種基于自適應(yīng)噪聲的完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)與IMF樣本熵結(jié)合的滾動軸承故障特征提取方法。利用CEEMDAN算法對振動信號進(jìn)行了自適應(yīng)分解,將非穩(wěn)定的振動信號分解成了若干個固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量。計算了包含主要故障特征信息的IMF分量樣本熵,實(shí)現(xiàn)了故障特征量化。在此基礎(chǔ)上利用SVM在少量數(shù)據(jù)樣本的情況下具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和分類能力,通過樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與待測樣本的模式識別實(shí)現(xiàn)滾動軸承智能診斷。通過仿真與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,證明該方法能夠改善信號特征提取的效果,對故障類型的判斷表現(xiàn)出較高的識別率。
【作者單位】： 中北大學(xué)機(jī)械與動力工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： CEEMDAN 樣本熵 支持向量機(jī) 特征提取 故障診斷
【基金】：山西省自然科學(xué)基金(2014011024-6)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承故障診斷的本質(zhì)是故障類型的識別過程,故障特征信息提取是準(zhǔn)確識別故障類型的關(guān)鍵步驟。由于滾動軸承的振動信號具有非線性和非平穩(wěn)的特性,而且在信號的采集過程中容易受到硬件設(shè)備與周圍環(huán)境的干擾[1]。因此在滾動軸承復(fù)雜的信號中去提取敏感的特征信息是故障診

【參考文獻(xiàn)】

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6 張，

本文編號：1028266