基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-10-13 15:14

  本文关键词：基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。
【作者单位】： 南京理工大学经济管理学院;西安卫星测控中心;
【关键词】： 滚动轴承 经验模态分解 改进马田系统 故障诊断 粗糙集
【基金】：国家自然科学基金(71271114;61473222)
【分类号】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滚动轴承是各种旋转机械应用中最广泛的一种通用机械部件,40%的机械故障是由轴承故障引起的[1]。如何获得关于运行状态、故障诊断、维修决策等方面的是研究工作的关键,因此对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义。ALI等[2]把经验模态分解(Empirical Model Decom-p

【参考文献】

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本文编号：1025549