本文關(guān)鍵詞：基于VMD樣本熵和LS-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 變分模態(tài)分解 樣本熵 最小二乘支持向量機(jī)

【摘要】：滾動(dòng)軸承在發(fā)生故障時(shí)其振動(dòng)信號(hào)會(huì)出現(xiàn)調(diào)幅、調(diào)頻現(xiàn)象,表現(xiàn)出非線性非平穩(wěn)特征,通過變分模態(tài)分解(VMD)可以反映軸承故障特征。首先應(yīng)用VMD將軸承振動(dòng)信號(hào)分解為一系列模態(tài)分量,計(jì)算各模態(tài)分量的樣本熵并作為特征向量輸入到最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)進(jìn)行訓(xùn)練,得到其模型;然后分別應(yīng)用線性、多項(xiàng)式和高斯徑向基核函數(shù)的LS-SVM模型對軸承正常、內(nèi)圈故障、外圈故障等3種技術(shù)狀態(tài)的軸承樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行故障模式識(shí)別。結(jié)果表明,在較少樣本的情況下,LS-SVM相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有較高的識(shí)別精度,且訓(xùn)練時(shí)間短,能夠有效識(shí)別軸承故障類型。
【作者單位】： 軍事交通學(xué)院研究生管理大隊(duì);軍事交通學(xué)院軍用車輛系;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 變分模態(tài)分解 樣本熵 最小二乘支持向量機(jī)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 目前應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷的方法有很多,如小波分解、隨機(jī)共振[1]、循環(huán)平穩(wěn)[2]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical decomposi-tion,EMD)是Huang在上個(gè)世紀(jì)末期提出的一種分析非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的遞歸式模態(tài)分解方法[3]。EMD存在如模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)以及過包絡(luò)、欠

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 劉長良;武英杰;甄成剛;;基于變分模態(tài)分解和模糊C均值聚類的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2015年13期

2 趙志宏;楊紹普;;一種基于樣本熵的軸承故障診斷方法[J];振動(dòng)與沖擊;2012年06期

3 夏均忠;劉遠(yuǎn)宏;馬宗坡;冷永剛;安相璧;;基于調(diào)制隨機(jī)共振的微弱信號(hào)檢測研究[J];振動(dòng)與沖擊;2012年03期

4 蘇文勝;王奉濤;朱泓;郭正剛;張志新;張洪印;;基于小波包樣本熵的滾動(dòng)軸承故障特征提取[J];振動(dòng).測試與診斷;2011年02期

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊洪柏;張宏利;蔣超;劉樹林;;變分模態(tài)分解與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的軸承故障診斷[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2017年06期

2 代俊習(xí);鄭近德;潘海洋;潘紫微;;基于復(fù)合多尺度熵與拉普拉斯支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J];中國機(jī)械工程;2017年11期

3 王建國;陳帥;張超;;VMD與MCKD在軸承故障診斷中的應(yīng)用與研究[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年05期

4 姜萬錄;王浩楠;朱勇;王振威;董克巖;;變分模態(tài)分解消噪與核模糊C均值聚類相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法[J];中國機(jī)械工程;2017年10期

5 鄧飛躍;唐貴基;;基于時(shí)間-小波能量譜樣本熵的滾動(dòng)軸承智能診斷方法[J];振動(dòng)與沖擊;2017年09期

6 朱永利;賈亞飛;王劉旺;李莉;鄭艷艷;;基于改進(jìn)變分模態(tài)分解和Hilbert變換的變壓器局部放電信號(hào)特征提取及分類[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2017年09期

7 楊宇;羅鵬;程軍圣;;廣義變分模態(tài)分解及其在齒輪箱復(fù)合故障診斷中的應(yīng)用[J];中國機(jī)械工程;2017年09期

8 趙磊;夏均忠;李澤華;于明奇;汪治安;;基于VMD樣本熵和LS-SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào);2017年04期

9 安邦;潘宏俠;張媛;張玉學(xué);趙雄鵬;;應(yīng)用VMD和多參數(shù)融合的齒輪箱故障診斷[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年04期

10 姚立國;黃海松;;改進(jìn)K均值模擬退火聚類算法的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年04期

【二級參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 郭謀發(fā);徐麗蘭;繆希仁;陳立純;;采用時(shí)頻矩陣奇異值分解的配電開關(guān)振動(dòng)信號(hào)特征量提取方法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年28期

2 康守強(qiáng);王玉靜;姜義成;楊廣學(xué);宋立新;V.I.MIKULOVICH;;基于超球球心間距多類支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障分類[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年14期

3 鮑永勝;;局部放電脈沖波形特征提取及分類技術(shù)[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2013年28期

4 張淑清;孫國秀;李亮;李新新;監(jiān)雄;;基于LMD近似熵和FCM聚類的機(jī)械故障診斷研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年03期

5 楊宇;王歡歡;程軍圣;鄒憲軍;;基于LMD的包絡(luò)譜特征值在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2012年05期

6 胡愛軍;馬萬里;唐貴基;;基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和峭度準(zhǔn)則的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2012年11期

7 夏均忠;劉遠(yuǎn)宏;梅檢民;冷永剛;張衛(wèi)峰;;雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機(jī)共振效應(yīng)的數(shù)值分析[J];噪聲與振動(dòng)控制;2011年04期

8 張玲玲;廖紅云;曹亞娟;駱詩定;趙懿冠;;基于EEMD和模糊C均值聚類算法診斷發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承故障[J];內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào);2011年04期

9 夏均忠;劉遠(yuǎn)宏;冷永剛;葛紀(jì)桃;;微弱信號(hào)檢測方法的現(xiàn)狀分析[J];噪聲與振動(dòng)控制;2011年03期

10 耿美霞;楊慶節(jié);;利用Welch功率譜估計(jì)方法求埋深的參數(shù)選擇[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版);2010年S1期

，

本文編號(hào)：885483