EEMD能量熵與優(yōu)化LS-SVM的滾動軸承故障診斷
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更多相關(guān)文章: 集成經(jīng)驗?zāi)J椒纸?/b> 最小二乘支持向量機 滾動軸承 故障診斷
【摘要】:針對滾動軸承振動故障信號非平穩(wěn)、非線性難以有效診斷的問題,提出基于集成經(jīng)驗?zāi)J椒纸?ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能量熵與優(yōu)化最小二乘支持向量機(least square support vector machine,LS-SVM)的滾動軸承故障診斷方法。首先利用EEMD對滾動軸承的振動故障信號進行分解,得到各階的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)分量(IMF)并計算其能量構(gòu)造成特征向量矩陣,隨后將該特征向量矩陣輸入給優(yōu)化的LS-SVM進行故障模式的分類辨識。通過實驗驗證了該方法的有效性和可行性,結(jié)果表明,基于EEMD能量熵特征與優(yōu)化LS-SVM的滾動軸承故障診斷方法能夠有效的診斷滾動軸承的實際運行工況。
【作者單位】: 三峽大學新能源微電網(wǎng)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;三峽大學水電機械設(shè)備設(shè)計與維護湖北省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】: 集成經(jīng)驗?zāi)J椒纸?/strong> 最小二乘支持向量機 滾動軸承 故障診斷
【基金】:國家自然科學基金(51405264,51205230) 三峽大學人才啟動基金(KJ2014B007) 湖北省教育廳項目(B2015248)
【分類號】:TH133.33
【正文快照】: 0引言滾動軸承出現(xiàn)異常故障時的振動信號多表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性特性[1-2],集成經(jīng)驗?zāi)J椒纸?ensembleempirical mode decomposition,EEMD)作為一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的時頻信號分析方法,通過在原始信號中添加高斯白噪聲,有效抑制了分解中的模式混疊問題。當滾動軸承發(fā)生不同故障時
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