發(fā)布時間：2017-07-05 02:13

  本文關鍵詞：基于EMD-MPE與HMM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對故障軸承的特征難以提取以及狀態(tài)識別困難的問題,提出了基于經驗模態(tài)分解(EMD)-多尺度排列熵(MPE)與隱馬爾科夫模型(HMM)的滾動軸承故障識別方法。首先,運用EMD濾波降噪原理對滾動軸承振動信號進行降噪,而后將已降噪的信號進行多尺度排列熵分析并提取不同尺度下排列熵的較大值作為信號特征。最后,將特征信號向量輸入已訓練好的HMM模型進行故障類型判別。并與支持向量機(SVM)進行比較研究。實驗結果表明,基于EMD-MPE與HMM的滾動軸承故障診斷方法對滾動軸承的故障狀態(tài)能夠進行有效地識別。
【作者單位】： 北京信息科技大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 經驗模態(tài)分解 多尺度排列熵 隱馬爾科夫模型
【基金】：國家自然科學基金項目(51275052) 國家科技重大專項“高檔數控機床與基礎制造裝備”(2013ZX04011-012)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為旋轉機械系統(tǒng)的重要組成部分,其能否健康工作關系著整個系統(tǒng)的正常運行[1]。所以,對出現(xiàn)故障的滾動軸承及時診斷顯得尤為重要,而實現(xiàn)準確診斷的一關鍵因素在于對故障軸承信號中進行有效地處理。常見的滾動軸承故障診斷方法有傅里葉變換(FFT),小波變換,希爾伯

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4 李t，

本文編號：520172