本文關(guān)鍵詞：基于EEMD的滾輪軸承故障診斷

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【摘要】：針對傳統(tǒng)時頻方法在滾動軸承故障特征提取的問題,采用集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)將振動信號進行分解成若干個本征模態(tài)分量(IMF);滾動軸承不同故障的IMF能量值有明顯差異,但故障信號的主要信息分布在前幾階IMF分量,故可以通過計算前幾階IMF的能量值作為特征參數(shù),并采用支持向量機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別故障類型。通過實驗證明:采用IMF能量值作為特征參數(shù)可以有效地識別故障類型。
【作者單位】： 鎮(zhèn)江高等�？茖W校裝備制造學院;
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾輪軸承是旋轉(zhuǎn)機械中常發(fā)生故障的零件,其工作狀態(tài)的好壞影響整臺設(shè)備運行性能。滾動軸承故障診斷的關(guān)鍵是提取出故障特征信息[1]。小波分析在滾動軸承故障信號處理中應用最為廣泛[1-2],但小波分析缺少自適應性和存在能量泄露的缺點。經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposit

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4 李t，

本文編號：1154364