發(fā)布時(shí)間：2018-02-25 20:36

  本文關(guān)鍵詞： 振動(dòng)與波 本征時(shí)間尺度分解 模糊熵 滾動(dòng)軸承 智能診斷　出處：《噪聲與振動(dòng)控制》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用本征時(shí)間尺度分解方法(ITD)將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號自適應(yīng)地分解為幾個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的單分量信號,并利用模糊熵作為特征,對軸承正常狀態(tài),內(nèi)圈故障,外圈故障及滾動(dòng)體故障四種工況進(jìn)行識別,最后利用支持向量機(jī)完成滾動(dòng)軸承的智能診斷。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,該方法對滾動(dòng)軸承故障的識別正確率較高,具有較強(qiáng)的可行性與有效性。
[Abstract]:The vibration signal of rolling bearing is adaptively decomposed into single signal with physical meaning at several instantaneous frequencies by using intrinsic time scale decomposition method (ITD), and fuzzy entropy is used as a feature to solve the inner ring fault in normal state of bearing. The outer ring fault and rolling body fault are identified under four working conditions. Finally, the intelligent diagnosis of rolling bearing is accomplished by using support vector machine. The experimental data analysis results show that the method has a high correct rate for the fault identification of rolling bearing. It has strong feasibility and effectiveness.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃(2015BAF07B03)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1535115