本文關(guān)鍵詞：基于EMD-MPE與HMM的滾動(dòng)軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)故障軸承的特征難以提取以及狀態(tài)識(shí)別困難的問(wèn)題,提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)-多尺度排列熵(MPE)與隱馬爾科夫模型(HMM)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法。首先,運(yùn)用EMD濾波降噪原理對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪,而后將已降噪的信號(hào)進(jìn)行多尺度排列熵分析并提取不同尺度下排列熵的較大值作為信號(hào)特征。最后,將特征信號(hào)向量輸入已訓(xùn)練好的HMM模型進(jìn)行故障類型判別。并與支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行比較研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于EMD-MPE與HMM的滾動(dòng)軸承故障診斷方法對(duì)滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)能夠進(jìn)行有效地識(shí)別。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 多尺度排列熵 隱馬爾科夫模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51275052) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)“高檔數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造裝備”(2013ZX04011-012)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的重要組成部分,其能否健康工作關(guān)系著整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行[1]。所以,對(duì)出現(xiàn)故障的滾動(dòng)軸承及時(shí)診斷顯得尤為重要,而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確診斷的一關(guān)鍵因素在于對(duì)故障軸承信號(hào)中進(jìn)行有效地處理。常見的滾動(dòng)軸承故障診斷方法有傅里葉變換(FFT),小波變換,希爾伯

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4 李t，

本文編號(hào)：520172