基于EMD-HMM的转盘轴承故障诊断方法

发布时间：2017-06-07 01:01

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【摘要】：针对转盘轴承故障振动信号非线性、非平稳性的特点,提出了一种将经验模态分解与隐马尔可夫模型相结合的故障诊断方法。首先对故障信号进行经验模态分解,提取固有模态函数的能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态的似然概率;最后,以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果。试验表明:该方法能够有效、准确地识别转盘轴承的故障类型,但训练样本数及故障类型数对HMM的诊断精度都有一定的影响。
【作者单位】： 南京工业大学机械与动力工程学院;
【关键词】： 转盘轴承 故障诊断 经验模态分解 隐马尔可夫模型
【基金】：国家自然科学基金项目(51375222) 2014年度高校“青蓝工程”中青年学术带头人
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 作为核心回转连接部件,转盘轴承常用于工程机械、风力发电、煤矿机械、港口机械、军用装备等领域[1]。与普通轴承相比,转盘轴承的尺寸大(0.5~5 m)、转速低(25 r/min)、承载工况复杂(需同时承受轴向力、径向力和倾覆力矩);而且工作环境恶劣,安装、润滑及维修都非常不便;这就要

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本文编号：427834