本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)的EEMD及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： AEEMD 信號(hào)處理 特征提取 支持向量機(jī) 故障診斷

【摘要】：為解決總體集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)算法中存在的白噪聲參數(shù)需要人為選擇的問(wèn)題,同時(shí)考慮到現(xiàn)實(shí)中難以獲得大量典型故障樣本的實(shí)際情況,提出了一種基于自適應(yīng)總體集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(AEEMD)與支持向量機(jī)(SVM)的滾動(dòng)軸承故障診斷法。首先在信號(hào)處理上使用AEEMD將原始振動(dòng)信號(hào)分解成具有不同特征時(shí)間尺度的本征模態(tài)分量(IMF),對(duì)于不同的軸承故障來(lái)說(shuō),在不同頻帶內(nèi)的信號(hào)能量會(huì)發(fā)生改變,因此可通過(guò)計(jì)算各個(gè)IMF的能量來(lái)實(shí)現(xiàn)故障特征提取;然后把IMF的能量特征值作為輸入來(lái)構(gòu)建支持向量機(jī)分類器模型;最后利用建立的模型對(duì)軸承的狀態(tài)類型做出判別。在軸承故障實(shí)例中將AEEMD算法與EEMD算法進(jìn)行對(duì)比,證明了AEEMD的分解效果更好;選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM的診斷效果進(jìn)行對(duì)比分析,表明本文中提出的方法能夠更加快速準(zhǔn)確地診斷出軸承的故障。
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： AEEMD 信號(hào)處理 特征提取 支持向量機(jī) 故障診斷
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013JQ8023) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(5140051725)資助
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 長(zhǎng)期運(yùn)轉(zhuǎn)的軸承由于點(diǎn)蝕、磨損、腐蝕等原因會(huì)在內(nèi)圈、外圈、滾輪體這3個(gè)位置產(chǎn)生故障,一旦出現(xiàn)故障,將影響整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的正常運(yùn)作。因此,對(duì)軸承故障進(jìn)行早期診斷很有必要。機(jī)械故障診斷包括故障信號(hào)采集、信號(hào)處理及故障特征提取和模式識(shí)別,其中最為關(guān)鍵的是信號(hào)處理及故障

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本文編號(hào)：872318