本文關(guān)鍵詞：ELMD及核密度估計的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承非平穩(wěn)性的振動信號,提出了基于總體局域均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)及核密度估計的滾動軸承故障診斷方法。首先,對振動信號進行ELMD分解,獲得一系列乘積函數(shù)(Production Function,PF),計算包含主要故障的PF分量的有效值、峭度、偏度系數(shù),將其組合成特征向量;根據(jù)核密度估計的特性提出基于核密度估計的分類器,將特征向量輸入分類器進行訓(xùn)練與測試,從而識別滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效的對滾動軸承故障進行識別,且效果較LMD方法好。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 ELMD 核密度估計 故障診斷
【基金】：河南省科技廳重點攻關(guān)項目(132102210493),河南省科技廳基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究項目(162300410188)資助~~
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 導(dǎo)致時頻分布混疊,進而產(chǎn)生物理意義不明確的乘積引言分量,為此,提出利用白噪聲具有頻率分布均勻的特性振動信號為滾動軸承故障信息的載體,采集振動來解決模態(tài)混疊問題,即總體局部均值分解(Ensemble信號并進行處理是故障診斷的常用方法。故障診斷過Local Mean Decomposition,E

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5 陳子q，

本文編號：616231