基于改进EMD和数据分箱的轴承内圈故障特征提取方法

发布时间：2018-02-26 04:12

  本文关键词： 改进经验模态分解 数据分箱 滚动轴承内圈 特征提取 故障诊断 代价敏感问题　出处：《山东大学学报(工学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)。对分解后的信号提取均值、方差等幅域参数特征,并根据参数有效性选择部分参数组成特征矩阵。选用等宽分箱方法,用箱内数据均值代替箱体数据,将特征矩阵进行平滑处理。经验证,该方法能准确提取实际工程信号中的有效特征,并从特征选择的角度较好解决了分类器代价敏感问题,减少了机器学习模型的过拟合现象。
[Abstract]:In order to solve the problem of slight damage diagnosis of the inner ring of the main shaft bearing of the direct drive wind turbine, the complex characteristics of the vibration signal in practical engineering are analyzed. A feature extraction algorithm based on improved empirical mode decomposition (EMD) and data splitting is proposed. A series of stationary intrinsic mode functions intrinsics mode function IMF are obtained by improved empirical mode decomposition. According to the validity of the parameters, some parameters are selected to form the feature matrix. The method of equal width box is used to replace the box data with the mean value of the data in the box, and the feature matrix is smoothed. This method can accurately extract the effective features from the actual engineering signals, and solve the problem of classifier cost sensitivity from the point of view of feature selection, and reduce the phenomenon of over-fitting of machine learning model.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;东北电力大学机械工程学院;
【分类号】：TH133.3

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本文编号：1536454