本文關(guān)鍵詞：LMD能量熵和SVM相結(jié)合的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：為實現(xiàn)小樣本情況下對滾動軸承進行故障檢測和分析,提出了基于局部均值分解(LMD)的能量熵和支持向量機(SVM)相結(jié)合的滾動軸承故障診斷方法。利用LMD信號處理方法將滾動軸承振動信號分解成有限個乘積函數(shù)(PF)分量,通過計算PF分量的能量熵進行故障特征提取,然后將提取的特征輸入到SVM分類器中進行訓(xùn)練及測試,最終實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷。實驗數(shù)據(jù)顯示,在僅有少量樣本條件下,LMD能量熵和SVM相結(jié)合的方法能夠精確地對滾動軸承的故障類型進行識別和分類,這表明該方法對滾動軸承故障診斷的有效性。
【作者單位】： 江蘇師范大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 局部均值分解 能量熵 支持向量機
【基金】：江蘇省“六大人才高峰”高層次人才項目(2012-ZBZZ-038) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(SJLX_0656) 江蘇師范大學(xué)博士科研支持項目(14XLR033)及江蘇師范大學(xué)研究生科研創(chuàng)新計劃重點項目(2015YZD018)資助
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 隨著現(xiàn)代機械裝置變得越來越復(fù)雜、設(shè)備之間聯(lián)系越來越緊密,對機械裝置正常運轉(zhuǎn)的效率和安全要求越來越高。機械設(shè)備一旦產(chǎn)生故障,不僅對產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量、生產(chǎn)商的經(jīng)濟效益造成一定程度的影響,也會對操作人員的生命安全構(gòu)成極大的威脅。因此對于連續(xù)運轉(zhuǎn)的機械裝置來說,對其采

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本文編號：1106478