本文關(guān)鍵詞：基于LMD切片雙譜和SVM軸承故障診斷研究

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【摘要】：針對滾動軸承發(fā)生點蝕故障時峭度和1倍頻能量都會發(fā)生變化的情況,提出了基于局部均值對故障信號進(jìn)行分解的方法。該方法取峭度值較大有效分量信號進(jìn)行重構(gòu),再做切片雙譜進(jìn)一步降低高斯噪聲對特征頻率的影響,提取故障特征1倍頻、2倍頻和3倍頻并進(jìn)行歸一化處理得到特征向量。利用支持向量機對提取的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練與測試,從而識別故障與否及發(fā)生點蝕故障的程度。通過對實測滾動軸承振動信號的分析與診斷,驗證了該方法的有效性,說明其具有良好的應(yīng)用前景。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 局部均值分解 切片雙譜 支持向量機 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51276059) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項資金資助項目(2015XS25)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的重要組成零配件,軸承上微小損傷都將會引起設(shè)備的不正常運行,輕則使設(shè)備產(chǎn)生振動噪聲,重則損壞設(shè)備導(dǎo)致生產(chǎn)不能正常進(jìn)行。若能預(yù)知故障發(fā)生,將會大大減少不必要的經(jīng)濟損失,縮短維修時間,提高生產(chǎn)效率,因此軸承的故障診斷顯得尤為重要。國內(nèi)外學(xué)者對

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：521012