本文關(guān)鍵詞：基于EEMD的滾輪軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)頻方法在滾動(dòng)軸承故障特征提取的問(wèn)題,采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解成若干個(gè)本征模態(tài)分量(IMF);滾動(dòng)軸承不同故障的IMF能量值有明顯差異,但故障信號(hào)的主要信息分布在前幾階IMF分量,故可以通過(guò)計(jì)算前幾階IMF的能量值作為特征參數(shù),并采用支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別故障類型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明:采用IMF能量值作為特征參數(shù)可以有效地識(shí)別故障類型。
【作者單位】： 鎮(zhèn)江高等�？茖W(xué)校裝備制造學(xué)院;
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾輪軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中常發(fā)生故障的零件,其工作狀態(tài)的好壞影響整臺(tái)設(shè)備運(yùn)行性能。滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵是提取出故障特征信息[1]。小波分析在滾動(dòng)軸承故障信號(hào)處理中應(yīng)用最為廣泛[1-2],但小波分析缺少自適應(yīng)性和存在能量泄露的缺點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposit

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 李t，

本文編號(hào)：1154364