針對(duì)滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估過(guò)程中振動(dòng)信號(hào)代表性特征提取不充分且模式識(shí)別方法精度低等不足,提出了基于變分模態(tài)分解（VMD）和支持向量機(jī)（SVM）的滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估方法,首先,對(duì)3個(gè)品質(zhì)等級(jí)的軸承樣品進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的采集;其次,計(jì)算滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的有效值、峰值和峭度值3個(gè)時(shí)域指標(biāo)（TDI）,并采用VMD方法將信號(hào)分解為4個(gè)有限帶寬模態(tài)函數(shù)（BIMF）,并分別計(jì)算其排列熵（PE）值;最后,將3個(gè)時(shí)域指標(biāo)和4個(gè)排列熵值共計(jì)7個(gè)特征作為SVM的輸入變量構(gòu)建軸承品質(zhì)等級(jí)預(yù)測(cè)評(píng)估模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與TDI–PE–SVM模型相比, TDI–VMD–PE–SVM軸承品質(zhì)評(píng)估模型更優(yōu),識(shí)別率由83.33%提高到93.33%, VMD方法有效地提高了振動(dòng)信號(hào)的分辨率,有利于軸承振動(dòng)信號(hào)細(xì)節(jié)特征信息的提取. 

【文章來(lái)源】：控制理論與應(yīng)用. 2020,37(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 算法理論介紹
    2.1 變分模態(tài)分解
    2.2 排列熵計(jì)算
    2.3 支持向量機(jī)
3 滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估方法及評(píng)價(jià)
    3.1 滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估方法
    3.2 模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
4 實(shí)驗(yàn)部分
    4.1 軸承振動(dòng)信號(hào)的采集
    4.2 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析
    4.3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的VMD及排列熵分析
    4.4 滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估模型的建立
        4.4.1 基基于時(shí)域特征結(jié)合PE和和結(jié)合VMD–PE的滾動(dòng)軸承品質(zhì)評(píng)估
        4.4.2 最優(yōu)判別模型分析
    4.5 公開數(shù)據(jù)集的方法驗(yàn)證
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3190811