本文關(guān)鍵詞：基于LCD降噪與LS-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

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【摘要】：在實(shí)際工況下滾動(dòng)軸承較易發(fā)生故障,為了保障機(jī)械運(yùn)行可靠性,對其進(jìn)行故障診斷研究顯得非常重要,提出一種基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)降噪與最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Veotor Machine,LS-SVM)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先,利用LCD對軸承信號進(jìn)行自適應(yīng)性分解,得到一系列內(nèi)稟尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC),然后結(jié)合峭度準(zhǔn)則篩選出包含主要特征信息的分量,完成信號降噪預(yù)處理,并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)進(jìn)行對比,研究LCD算法的優(yōu)越性;最后提取ISC模糊熵作為信號的敏感特征集,輸入到訓(xùn)練好的LS-SVM分類器中進(jìn)行軸承狀態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)研究表明,提出的基于LCD降噪與LS-SVM的軸承故障診斷方法能有效地識(shí)別出多種軸承類型,識(shí)別率高達(dá)84%,是一種行之有效的軸承診斷算法。
【作者單位】： 平頂山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中極為常見的零件,滾動(dòng)軸承也是最為常見的故障發(fā)生部位,其中大約30%的故障都是由滾動(dòng)軸承故障導(dǎo)致的[1]。一旦其發(fā)生故障,容易導(dǎo)致機(jī)械運(yùn)行受損,嚴(yán)重的甚至威脅到操作人員人身安全。因此,對其進(jìn)行故障診斷研究是保障機(jī)械設(shè)備運(yùn)行可靠性的重要研究內(nèi)容之

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本文編號：1298178