發(fā)布時間：2017-09-14 13:22

  本文關(guān)鍵詞：基于ELMD的樣本熵及Boosting-SVM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承非平穩(wěn)性的振動信號,提出了基于總體局域均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)的樣本熵及Boost-SVM的滾動軸承故障診斷法。首先,對振動信號進行ELMD分解,獲得一系列乘積函數(shù)(Product Function,PF);其次,根據(jù)分解特性提出基于K-L散度的自適應(yīng)法選取主PF分量,計算主PF分量的樣本熵并將其組合成特征向量;最后,將特征向量輸入Boosting-SVM分類器進行訓(xùn)練與測試,從而識別滾動軸承的故障類型。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效的診斷出三種狀態(tài),且效果較局域均值分解法好。
【作者單位】： 湖南大學(xué)機械與運載工程學(xué)院;湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 總體局域均值分解 樣本熵
【基金】：國家科技重大專項資助項目(2012ZX04003041) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51475158)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承廣泛應(yīng)用于航天航空、冶金工業(yè)等重要設(shè)備領(lǐng)域,然而,由于工作條件惡劣導(dǎo)致軸承常常發(fā)生損壞[1-3]。因此,研究滾動軸承故障診斷對保證機械設(shè)備安全運行具有重要意義。由于滾動軸承故障振動信號具有非平穩(wěn)特性,因此有必要采用非平穩(wěn)信號處理方法對其進行分析。SMITH等[4

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本文編號：850256