基于EEMD的滚轮轴承故障诊断

发布时间：2017-11-07 22:22

  本文关键词：基于EEMD的滚轮轴承故障诊断

  更多相关文章： EEMD 振动信号 本征模态分量 故障诊断

【摘要】：针对传统时频方法在滚动轴承故障特征提取的问题,采用集合经验模态分解(EEMD)将振动信号进行分解成若干个本征模态分量(IMF);滚动轴承不同故障的IMF能量值有明显差异,但故障信号的主要信息分布在前几阶IMF分量,故可以通过计算前几阶IMF的能量值作为特征参数,并采用支持向量机和BP神经网络识别故障类型。通过实验证明:采用IMF能量值作为特征参数可以有效地识别故障类型。
【作者单位】： 镇江高等专科学校装备制造学院;
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚轮轴承是旋转机械中常发生故障的零件,其工作状态的好坏影响整台设备运行性能。滚动轴承故障诊断的关键是提取出故障特征信息[1]。小波分析在滚动轴承故障信号处理中应用最为广泛[1-2],但小波分析缺少自适应性和存在能量泄露的缺点。经验模态分解(Empirical Mode Decomposit

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本文编号：1154364