經(jīng)驗模態(tài)分解結合包絡(luò )譜LSSVM的滾動(dòng)軸承故障診斷

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2018年第26卷第2期 >48-52

經(jīng)驗模態(tài)分解結合包絡(luò )譜LSSVM的滾動(dòng)軸承故障診斷
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:華東交通大學(xué)機電與車(chē)輛工程學(xué)院,華東交通大學(xué)機電與車(chē)輛工程學(xué)院,華東交通大學(xué)機電與車(chē)輛工程學(xué)院,華東交通大學(xué)機電與車(chē)輛工程學(xué)院,江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:國家自然科學(xué)基金項目（面上項目，重點(diǎn)項目，重大項目）

Rolling Bearing Fault Diagnosis Base on EMD Combined with Envelope Spectrum Analysis and LSSVM Methods

Author:

Affiliation:

School of Mechanotronics Vehicle Engineering,East China Jiaotong University,Jiangxi Nanchang,School of Mechanotronics Vehicle Engineering,East China Jiaotong University,Jiangxi Nanchang,School of Mechanotronics Vehicle Engineering,East China Jiaotong University,Jiangxi Nanchang,School of Mechanotronics Vehicle Engineering,East China Jiaotong University,Jiangxi Nanchang,School of Food and Biological Engineering,Jiangsu University,Jiangsu Zhenjiang

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摘要

圖/表

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摘要:

針對滾動(dòng)軸承故障診斷問(wèn)題,提出了經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)包絡(luò )譜分析結合最小二乘支持向量機(LSSVM)方法用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。EMD具有自適應性,可以有效分析非平穩,非線(xiàn)性信號。利用EMD將軸承信號分解為由高頻到低頻的固有模態(tài)函數(IMF),選取前4個(gè)主要包含軸承故障頻率的IMF函數進(jìn)行包絡(luò )譜分析,采用每個(gè)分量函數的特征頻率和軸承的時(shí)域特征作為軸承故障的識別特征,結合LSSVM方法建立軸承故障診斷定性識別模型。結果表明：?jiǎn)为毑捎妙l率特征的LSSVM判別模型無(wú)法實(shí)現軸承故障的準確識別,其正確識別率僅為82.5%；采用頻率特征結合時(shí)域特征的LSSVM模型可以實(shí)現軸承故障類(lèi)型的100%準確識別。EMD包絡(luò )譜分析結合模式識別的方法可以實(shí)現軸承故障類(lèi)型的有效識別。

Abstract:

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

郝勇,商慶園,溫欽華,趙翔,陳斌.經(jīng)驗模態(tài)分解結合包絡(luò )譜LSSVM的滾動(dòng)軸承故障診斷計算機測量與控制[J].,2018,26(2):48-52.

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收稿日期:2017-07-04
最后修改日期:2017-07-04
錄用日期:2017-07-31
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-07
出版日期: 2018-02-25

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