本文關(guān)鍵詞：基于GAMP和EEMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)實(shí)驗(yàn)中采集到的滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)具有成分復(fù)雜和較強(qiáng)的非平穩(wěn)性等特點(diǎn),提出采用基于遺傳算法優(yōu)化的匹配追蹤算法(GAMP)和總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的處理與分析。首先,利用GAMP算法將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)線性展開(kāi)成能夠較好的匹配該信號(hào)特征結(jié)構(gòu)的一系列高斯函數(shù),達(dá)到消除干擾噪聲鎖定信號(hào)的局部特征的目的;然后,針對(duì)GAMP消噪后的振動(dòng)信號(hào)中可能存在的虛假頻率成分或不連續(xù)的分量,利用EEMD方法來(lái)予以剔除,通過(guò)傅里葉變換將處理后的振動(dòng)信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)化到頻域,提取出故障振動(dòng)信號(hào)的故障頻率;最后,采用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)滾動(dòng)軸承的正常和故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。
【作者單位】： 中北大學(xué)系統(tǒng)辨識(shí)與診斷技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： GAMP EEMD SVM 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50875247;51175480)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是支承傳動(dòng)軸的重要部件,由于它具有摩擦因數(shù)小、結(jié)構(gòu)緊湊、運(yùn)轉(zhuǎn)精度高以及維護(hù)和更換方便等優(yōu)點(diǎn),因而被廣泛的應(yīng)用于各類機(jī)械設(shè)備中。但是,滾動(dòng)軸承在高速、高精度或重載下隨傳動(dòng)軸連續(xù)不斷的旋轉(zhuǎn)時(shí),極易發(fā)生故障,將直接影響機(jī)械設(shè)備的工作性能。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承故障

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本文編號(hào)：444848