發(fā)布時間：2018-02-25 20:36

  本文關鍵詞： 振動與波 本征時間尺度分解 模糊熵 滾動軸承 智能診斷　出處：《噪聲與振動控制》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用本征時間尺度分解方法(ITD)將滾動軸承振動信號自適應地分解為幾個瞬時頻率具有物理意義的單分量信號,并利用模糊熵作為特征,對軸承正常狀態(tài),內圈故障,外圈故障及滾動體故障四種工況進行識別,最后利用支持向量機完成滾動軸承的智能診斷。實驗數(shù)據(jù)分析結果表明,該方法對滾動軸承故障的識別正確率較高,具有較強的可行性與有效性。
[Abstract]:The vibration signal of rolling bearing is adaptively decomposed into single signal with physical meaning at several instantaneous frequencies by using intrinsic time scale decomposition method (ITD), and fuzzy entropy is used as a feature to solve the inner ring fault in normal state of bearing. The outer ring fault and rolling body fault are identified under four working conditions. Finally, the intelligent diagnosis of rolling bearing is accomplished by using support vector machine. The experimental data analysis results show that the method has a high correct rate for the fault identification of rolling bearing. It has strong feasibility and effectiveness.
【作者單位】： 上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室;
【基金】：國家科技支撐計劃(2015BAF07B03)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1535115