本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)積延拓LMD及SVM的軸承故障診斷方法研究

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【摘要】：針對(duì)特征提取中局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)存在端點(diǎn)效應(yīng)缺陷及模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)存在收斂速度慢、過學(xué)習(xí)等不足,提出基于內(nèi)積延拓LMD及支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的軸承故障診斷方法。利用內(nèi)積延拓LMD方法對(duì)信號(hào)延拓分解抑制LMD端點(diǎn)效應(yīng);利用分解的可描述信號(hào)特性主分量PF(Product Function)構(gòu)建初始特征向量矩陣;用SVD(Singular Value Decomposition)方法對(duì)初始特征向量矩陣進(jìn)行奇異值分解,獲得信號(hào)特征參數(shù)作為SVM的輸入進(jìn)行訓(xùn)練;對(duì)訓(xùn)練的SVM進(jìn)行測(cè)試及模式分類。通過實(shí)際軸承故障信號(hào)分析及故障類型分類表明,該方法不僅能抑制LMD端點(diǎn)效應(yīng)缺陷,且在故障模式識(shí)別中能有效避免ANN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難確定、收斂速度慢等不足,能較好實(shí)現(xiàn)軸承故障準(zhǔn)確分類,可用于軸承故障診斷。
【作者單位】： 江蘇師范大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 內(nèi)積延拓局域均值分解 奇異值分解 支持向量機(jī) 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505202) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140238) 江蘇省高校自然科學(xué)基金(14KJB460014) 江蘇師范大學(xué)研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2014YZD017) 徐州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(KC15SH054)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最廣泛的部件,因長時(shí)間不間斷運(yùn)行極易發(fā)生機(jī)械故障,會(huì)直接影響整個(gè)機(jī)械的性能及安全。軸承故障診斷主要有信號(hào)處理及模式識(shí)別。對(duì)信號(hào)處理分析、提取特征頻率主要為時(shí)頻分析法,如短時(shí)傅里葉變換(Short Time FourierTransform,STFT)[1]、Hilbert變

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本文編號(hào)：628649