基于多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解互近似熵及GG聚類的軸承故障診斷
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【摘要】:提出了一種基于多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚類的滾動故障軸承診斷方法。首先,將振動信號進(jìn)行多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,得到若干個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF)分量和一個趨勢項(xiàng)。然后,將IMF分量分別與原始信號進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選出前7個含主要特征信息的IMF分量,并將篩選的IMF分量的互近似熵作為特征向量。最后,將特征向量輸入到GG模糊分類器中進(jìn)行聚類識別。通過聚類三維圖,對兩種算法機(jī)械運(yùn)行的4種狀態(tài)進(jìn)行了對比,驗(yàn)證了多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法不僅可解決采樣的不均衡問題,而且可解決EMD算法聚類的混疊問題。
【作者單位】: 燕山大學(xué)河北省測試計量技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河北省自動化研究所;
【關(guān)鍵詞】: 軸承故障診斷 多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 互近似熵 GG聚類
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475405,61077071) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015203413,F2015203392) 河北省高等學(xué)?茖W(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(ZD2014100) 秦皇島市科技計劃資助項(xiàng)目(201502A043)
【分類號】:TH133.3
【正文快照】: 0引言滾動軸承是機(jī)械設(shè)備的重要組成部分,其運(yùn)行狀態(tài)正常與否直接關(guān)系到整個機(jī)組的性能[1],因此對滾動軸承的振動信號進(jìn)行故障特征提取和模式識別具有十分重要的意義[2]。在工程實(shí)際中,故障樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于正常樣本數(shù)量,而且在故障程度相近時,不同類別的相似性很高,距離較近,在
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,本文編號:993371
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